分析方法七：RFM分析

RFM是3个指标的缩写：最近一次消费时间间隔（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary），通过这三个指标组合分析的方法称之为RFM分析法，这种方法会员运营工作中非常实用。

举个例子，简单说明一下这三个指标的含义，方便大家理解。比如我在经营一家零售店，顾客A是我的一个顾客，今天是11月30号。

（1）最近一次消费时间间隔（R）是指顾客最近一次消费时间距离现在多长时间了。顾客A最近一次在我的店铺购买商品是在11月10号，上次消费距离现在（11月30号）已经过去了20天，所以顾客A最近一次消费时间间隔（R）等于20天。

（2）消费频率（F）是指顾客在某段时间内消费了多少次。如果将某段时间定义为最近30天（11月1号-11月30号），发现顾客A在这段时间内总共消费了两次（11月10号、11月23号），所以消费频率（F）等于2次。

（3）消费金额（M）是指顾客在某段时间内消费了多少次。如果将某段时间定义为最近30天（11月1号-11月30号），发现顾客A在这段时间内总共消费了1000元，所以消费金额等于1000元。

RFM三个指标对于不同行业和不同业务，具体定义也是不同的，要根据业务实际具体定义。三个指标的特征如下：

（1）对于最近一次消费时间间隔来说，上次消费时间距离越近，也就是R值越小，顾客的价值就越大。

（2）对于消费频率来说，购买频率越高，也就是F值越大，顾客的价值越大。

（3）对于消费金额来收，消费金额越高，也就是M值越大。顾客的价值越大。

如果下图所示，这个三指标可以将顾客划分成八种不同类型的顾客群：

案例实操：如何使用RFM分析方法？

第一步：计算R、F、M的值。要得到这三指标，一般需要取三个字段的数据：用户id、消费时间、消费金额。

以下表数据为例，假设现在是2021年11月30号，分析近30天的用户。用户id为1的顾客最近一消费时间为2021年11月20号，与现在间隔10天，近30天消费了2次，总消费金额为5000元。

计算用户id1和用户id2的RFM值：

第二步：给R、F、M的值进行价值打分。注意这里是按指标的价值进行打分而非指标数据大小打分。对于最近一次消费时间间隔（R）来讲，时间间隔越小，也就是R值越小，用户价值越高。