Smartbi教你只用Excel，就能掌握RFM模型制作方法
作者：互联网
RFM在用户运营中是一个非常重要的模型，都有着广泛的运用，特别在电商商业，RFM是分析模型之一。要想掌握并制作一个完整的RFM模型出来，方法有很多，可以利用PowerBI或者编程工具对其进行建模，但是作为小白，什么都不懂操作的小伙伴可能会劝退。今天教给大家一个全网最简单的制作方法，只需要通过EXCEL就能快速完成RFM分析。
一、前言：
在制作之前，我们先来简单了解一下RFM。RFM模型是一种测量顾客的价值和顾客创造利润的工具和方法，R指最新消费(Recency)，F指消费频率 (Frequency)，M指消费额 (Monetary)。RFM最底层的思路便是对客户进行分类。
对客户进行分类后，企业便可以对每一类的客户群体采取不同的跟进方法，例如间隔近、频率多、金额高的客户，就可以被划分为重要价值用户，我们就可以安排专人去进行，给客户一个VIP的服务体验，让客户持续保持高消费热情。针对不同客户，依次采取不一样等级跟进方法。通过RFM模型，我们可以快速对客户进行分类，并指导管理层作出最优的用户运营策略。
二、RFM模型分析步骤：
要制作RFM模型，首先要准备一个数据源，我们下面以电商行业的数据源为参考案例，数据源需包含订单编号、订单日期、客户名称、订单数量、订单金额等字段：
在开始制作之前，我们先在数据源中插入一个辅助列，计算出每个订日期到今天的时间间隔，这个可以用Today()函数减去订单日期这一列得出：
第一个要计算的是R，也就是近度，意思是计算客户距离今天购买最近的天数，我们已经把客户每个订单所要的时间间隔算出来了。但是每个客户可能会存在多个订单，而且每个订单的购买时间可能不在同一天，如果要提取每个客户距离最短的那个天数，写公式是非常复杂的。但不用怕，只要你把EXCEL升级到2019的版本，就可以利用MINIF这个函数去进行条件提取最小值了，通过这个函数，根据客户名称提取间隔最短的天数：
第二个要计算的是F，也就是消费频率，这个可以根据客户的订单数量去得出客户购买的次数。从数据源可以看出，订单号不能计算次数，只有客户名有重复值的，这里我们可以利用countif去对客户名称这一列进行计算，这样便可以的得出每个每个客户的购买次数：
第三个是要计算的是M，也就是消费金额，这个用客户的总消费金额除以客户的订单数量便可以算出，先用sumif把订单金额这一列的金额求出，然后再利用countif求出客户的订单数量，这个和上面F的计算逻辑是一样的，最后两个数相除，便可以得出M的数据：
R、F、M的数据计算好了之后，接下来便可以对其进行判定了，我们需要判定什么情况下客户的消费金额才算是高，什么情况下消费金额才算是低，这个必须要有一个标准。这里我们就用最常规的判定方法，先计算R、F、M三个字段的平均值，然后再利用IF函数对其进行判定，如果在平均值以上的，那就是高，如果平均值以下的那就是低，这样便可以得出每个客户的近度、频度和消费金额情况：
在准备一份RFM模型的辅助表时，我们用用“&”连接下列三个字段，用“&”连接，这些字段的近度、频率、销售额度。这使得使用vlookup可以在辅助表中，将customerType与publookup与public数据源相匹配：
RFM模型辅助表：
把客户类型匹配之后， RFM模型就完成了，我们可以直接在表格内对客户类型这个字段进行筛选，也可以利用透视表对其进行透视筛选。通过RFM模型，我们可以快速从数据中得出哪些客户是重要挽留客户，哪些客户是重要发展客户，这为我们日常的业务决策提供了非常有力的帮助：
三、RFM模型后续建议
虽然RFM模型完美地在EXCEL里做出来了，但毕竟都是靠写好的公式，数据量小倒是问题不大，但如果数据量一大的话，在EXCEL里做就会非常卡，很影响分析的效率。小编建议把做好的RFM模型上传到智分析上去进行分析，这样子可以大大提高分析的效率。有了EXCEL上传入口的智能分析，可以直接将excel文件上传到系统中：
点击首页里的分析展现，点击打开即席查询。席查询的作用就是对数据进行定位查询，与EXCEL不同的是，即席查询提供了非常多的人性化功能，对于处理大容量数据非常给力。进入即席查询的界面后，在左上角勾选刚刚上传好的EXCEL相关的数据字段，数据明细便会刷新出来：
对数据需要进行筛选的话，直接可以吧左边字段用鼠标拖拽到顶部，这样就可以对某些数据进行筛选和过滤了，例如这里我把客户类型这个字段拖拽过去，并筛选出哪些可数是重要价值用户：
查询出来的明细不仅可以下载到本地里用EXCEL打开，还可以以链接或者二维码的形式分享给其他人，通过网页便可查询，非常方便和人性的操作：
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标签：Excel,模型,EXCEL,订单,客户,Smartbi,可以,RFM 来源： https://blog.csdn.net/Moogical/article/details/122604440