rfm|仅用Excel，搞定RFM模型制作方法 https://p0.ssl.img.360kuhttps://p0.s

编辑导语：RFM是用户运营中比较重要的一个模型，广泛用于电商行业，那么想要制作一个完整的RFM模型需要很复杂的建模吗？其实不然，还有一个我们常用的软件Excel可以做到，我们一起来看看怎么操作吧。

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RFM是用户运营里非常重要的一个模型，在每个行业里都有着非常广泛的运用，特别在电商商业，RFM已经是属于行业分析人员必备的分析模型之一了。
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，但是流程较为复杂，工具不熟练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、前言在开始制作RFM模型之前，我们先来了解一下RFM是什么。
简单来说，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，R指的是最近一次消费 (Recency)，F指的是消费频率 (Frequency)，M指的是消费金额 (Monetary)。
RFM最底层的思路便是对客户进行分类，如果把整个消费行为当成是一个立方体，那么每个客户群体会分布在这个立方体上不同的象限内，而且每个象限内的客户都具有不同的消费属性。

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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，例如时间间隔非常近、消费频率非常多、消费金额非常高的客户，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。
如果不是特别重要的客户，就依次采取不一样等级的跟进方法。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。

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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：

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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：

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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，上面我们已经把客户每个订单距离到现在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，你就可以根据客户名称去提取时间间隔最短的天数了。

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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。
从数据源中可以看出，订单编号是唯一的，不可以进行次数的计算，只有客户名称是有重复值的，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。

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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。