客户规模正迅速扩大，销售团队却乱作一团？看懂这一策略才能玩转客户资源——客户RFM分析。
而这个困扰大部分企业的问题，美国商业界早已给出答案：
RFM 分析法是美国数据库营销研究所提出的一种简单实用客户分析方法，他们发现在客户数据中有三个神奇的要素：
只需要将客户行为的这三个关键指标融合在一起，给每个指标赋予特定的得分和权重，通过指标为客户做好价值划分，你的销售人员就能在应对每一位客户时运筹帷幄，决胜千里。
这是我们的重要价值客户，应该提供增值服务
这是我们的重要挽留客户，应该进行唤回策略
......
那我们该如何用在crm客户关系管理中找到这一核心指标呢？下面我用一个CRM系统给大家演示下：CRM客户关系管理
通过上面这个「RFM 分析」看板可以得出以下结论：
措施：企业应该向一般发展客户推送公司主营业务，通过宣传推广让产品信息送达客户手中。同时，需面向一般挽留客户推出促销活动，拉动消费的积极性。
下面的步骤就是用上面那个模板做出来的，大家可以参考一下，也可以用自己顺手的工具，反正思路和底层逻辑是一样的。
本案例需要使用 2 张表单，分别是：
进入「管理后台 >> 数据工厂」，可在右上角「新建数据流」，或直接点击「RFM模型分析」数据流查看示例内容：
添加「合同订单」和「客户表」作为输入节点的数据源，各表单选择字段如下：
将「合同订单」和「客户表」进行 横向连接，连接为一张表数据，通过「客户编号」和「客户名称」将两张表单的数据「内连接」为一张表，展示全部有过合同订单的客户：
在横向连接后添加 数据筛选 节点，通过合同订单中的「合同状态」字段，筛选出字段值为「审批通过」，即合同订单已完成的数据。
在数据筛选节点后添加 分组汇总节点，用于计算每个客户的销售指标：
在分组汇总节点后添加 字段设置 节点，添加公式字段，用于计算客户的最近一次消费间隔，并添加辅助字段，便于后续进行分组汇总：
客户最近一次消费间隔：客户最近一次消费间隔，即客户最后一次签订合同订单的时间与当前时间的时间差。
添加「公式计算」，设置字段名称为「客户最近一次消费间隔」，设置公式为DAYS(TODAY(),最晚订单时间)。
全部客户金额次数辅助字段：计算全部客户的消费金额和消费次数时，需要一个固定值指标作为分组字段。添加「公式计算」，设置字段名称为「全部客户金额次数辅助字段」，设置公式为1。
在字段设置节点后添加 分组汇总节点，用于计算全部客户的各类消费指标：
1）在刚刚添加的分组汇总节点后添加 字段设置 节点，添加公式字段，用于计算全部客户平均单次的消费金额：
2）添加「公式计算」，设置字段名称为「全部客户平均单次消费金额」，设置公式为全部客户消费金额/全部客户消费次数。
对 2 个「字段设置」节点进行 横向连接，连接为一张表数据，通过「全部客户金额次数辅助字段」将两张表单的数据「内连接」为一张表，展示全部有订单记录的客户：
1）在横向连接节点后添加 字段设置 节点，添加公式字段，用于计算 RFM 向量，进行 RFM 分析：
2）R 向量是指：客户最近一次消费距离。
添加「公式计算」，设置字段名称为「R 向量：客户最近一次消费距离」，设置公式为IF(客户最近一次消费间隔<全部客户平均一次消费间隔,1,0)。
3）F 向量是指：客户消费次数。
添加「公式计算」，设置字段名称为「F 向量：客户消费次数」，设置公式为IF(客户消费次数>全部客户平均消费次数,1,0)。
4）M 向量是指：客户平均单次消费金额。
添加「公式计算」，设置字段名称为「M 向量：客户平均单次消费金额」，设置公式为IF(客户平均单次消费金额>全部客户平均单次消费金额,1,0)。
5）根据 RFM 向量做出 RFM 分析。
添加「公式计算」，设置字段名称为「RFM 分析」，设置公式为IF(R向量：最近一次消费距离==1,IF(F向量：客户消费次数==1,IF(M向量：客户平均单次消费金额==1,"重要价值客户","一般价值客户"),IF(M向量：客户平均单次消费金额==1,"重要发展客户","一般发展客户")),IF(F向量：客户消费次数==1,IF(M向量：客户平均单次消费金额==1,"重要保持客户","一般保持客户"),IF(M向量：客户平均单次消费金额==1,"重要挽留客户","一般挽留客户")))。
划分依据如下：
| 客户特征 | 客户分类 |
| 重要价值客户（111） | 最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高（VIP） |
| 重要发展客户（101） | 最近消费时间较近、消费金额高，但频次不高，忠诚度不高，很有潜力的用户，必须重点发展。 |
| 重要保持客户（011） | 最近消费时间较远，消费金额和频次都很高。 |
| 重要挽留客户（001） | 最近消费时间较远、消费频次不高，但消费金额高的用户，可能是将要流失或者已经要流失的用户，应当基于挽留措施。 |
| 一般价值客户（110） | 最近消费时间近，频率高但消费金额低，需要提高其客单价。 |
| 一般发展客户（100） | 最近消费时间较近、消费金额，频次都不高。 |
| 一般保持客户（010） | 最近消费时间较远、消费频次高，但金额不高。 |
| 一般挽留客户（000） | 最近消费时间近、消费频次和消费金额都不高。 |
全部设置好以后，将输出节点重命名为「RFM 分析」，点击右上角的「保存」，即完成了数据工厂的全部设置。
数据工厂设置好后，可将数据流放在仪表盘中进行展示。回到应用访问界面新建一张仪表盘：
通过客户价值分类，可以查看各类型客户的占比。
1）添加一个统计表，数据源为刚刚新建的数据流。点击「统计表 >> 数据流」，选择「RFM 分析」数据流：
2）图表类型选择「饼图」，添加维度和指标如下：
通过客户价值数量，可以查看不同类型的客户数量。
1）添加一个统计表，数据源为刚刚新建的数据流。点击「统计表 >> 数据流」，选择「RFM 分析」数据流：
2）图表类型选择「指标图」，添加维度和指标如下：
添加三个统计表，数据源为刚刚新建的数据流。点击「统计表 >> 数据流」，选择「RFM 分析」数据流：
R 指标柱形图
图表类型选择「柱形图」，添加维度和指标如下：
F 指标柱形图
图表类型选择「柱形图」，添加维度和指标如下：
M 指标柱形图
图表类型选择「柱形图」，添加维度和指标如下：
通过 RFM 客户明细，可以查看各客户的R、F、M 数据，以及R、F、M 向量化指标。
1）添加一个明细表，数据源为刚刚新建的数据流。点击「统计表 >> 数据流」，选择「RFM 分析」数据流：
2）添加显示字段：客户名称、RFM 分析（重命名为客户类型）、客户最近一次消费间隔（重命名为 R）、客户消费次数（重命名为 F）、客户平均单次消费金额（重命名为 M）、R 向量：客户最近一次消费距离（重命名为 R 向量化）、F 向量：客户消费次数（重命名为 F 向量化）、M 向量：客户平均单次消费金额（重命名为 M 向量化）：
通过气泡图综合展示不同城市客户的 R、F、M 数据，可以根据气泡直径判断客户是否活跃，以及购买能力是否有所下降。
1）添加一个统计表，数据源为刚刚新建的数据流。点击「统计表 >> 数据流」，选择「RFM 分析」数据流：
2）图表类型选择「气泡图」，添加维度和指标如下：
气泡直径选择客户最近一次消费距离作为指标，根据仪表盘布局适当调整最大直径和最小直径：
1）还可以根据业务需求制作其他图表，如 RFM 客户明细、月复购率、复购率趋势等：
2）详细设置内容和界面配置可在「CRM客户管理（新版）>> 常用报表 >> 客户分析（RFM分析） 」处点击「编辑」查看：
调整仪表盘布局，整体看板如下图所示：
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