如何通過RFM模型明確用戶的分析型標簽？致趣百川觀點
分析型標簽，是對于線索數據的進一步加工。最典型的方式是RFM模型，從最近一次消費(Recency)、消費頻率(Frequency)、消費金額(Monetary)這三個維度分析某一個潛在客戶的價值。
1.最近一次消費R(Recency)
客戶最近一次的購買時間。最近一次消費時間越近的顧客是最有可能對提供的商品或服務最有反應的群體。
如果顯示上一次購買很近的客戶，人數如增加，則表示該公司是個穩健成長的公司；反之則要預警。
2.消費頻率F (Frequency)
客戶在限定的期間內所購買的次數。最常購買的顧客，也是滿意度最高的顧客。
如果相信品牌及商店忠誠度的話，最常購買的消費者，忠誠度也就最高。增加顧客購買的次數意味著從競爭對手處偷取市場占有率。
3.消費金額M (Monetary)
客戶的購買金額，可分為累積購買及平均每次購買
消費金額是所有數據庫報告的支柱，也可以驗證“帕雷托法則”(Pareto’s Law)——公司80%的收入來自20%的顧客。
三個變量，可以用三維坐標系進行展示，X軸表示Recency，Y 軸表示Frequency，Z軸表示Monetary，坐標系的8個象限分別表示8類用戶，根據上表中的分類，可以用如下圖形進行描述：
作者：致趣科技 @ Linn
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本文是致趣百川《2017高客單企業客戶培育及商機挖掘白皮書》的一部分，現白皮書已經開放下載，可以關注微信號致趣科技（ID:BesChannels）下載。
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