而RFM模型较为动态的显示了一个客户的全部轮廓

[Reddi2]

这对个性化的沟通和服务提供了依据。同时，如果与该客户打交道的时间足够长，也能够较为精确地判断该客户的长期价值甚至是终身价值，通过对RFM三项指标的监控，可以为更多的营销决策提供支持，帮助改善经营状况。 RFM模型 RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。根据美国数据库营销研究所rth Hghes的研究，最近一次消费时间间隔Reeny，消费频率Freqeny，消费金额Monetry，这三个要素构成了数据分析最好的指标，通过这个指标对用户进行分类，根据不同类别的用户进行精准营销。


最近一次消费时间间隔Reeny：近度，最近一次有效订购订单距离当前时间点的时间。 理论上最近一次购买的顾客越近越是优质客户，最近才购买商品或服务的顾客，是最有可能再次购买商品或服务的客户，对即时提供的商品或 澳大利亚电话号码数据 者是服务也最有可能有反应； 最近一次消费的过程是持续变动的，客户的最近一次消费时间间隔会随着时间的变化以及客户的购买行为变化而变化； 最近一次消费时间间隔可以帮助监控业务的健康程度。


比如，月报告中显示上一次购买很近的客户最近一次消费为个月)人数环比增加，则表示该业务是个稳健成长的业务。 相反，如上一次购买很近的客户最近一次消费为个月人数环比降低，则表示该业务走向衰落的先兆； 消费频率Freqeny：频度，客户在限定时间内订购订单的次数。 消费频次高的客户，往往也是满意度最高的客户； 根据消费频次，可以把客户分成不同层级，观察用户在不同层级的分布情况，通过运营手段提高消费频次，增加高层级客户占比； 消费金额Monetry：值度，客户在限定时间内订购订单的总支付金额。