客户关系分析中广泛使用的 RFM 模型，是衡量客户价值和客户创利能力的重要手段。通过分析客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱，来描述客户价值。
RFM 模型能够根据客户价值精确地对客户进行分类，量化各类客户价值的差别，对于业务人员细分市场、精准营销的帮助很大。
在 Tableau 中如何实现 RFM 模型的分析？今天，一起来了解方法！
本期《举个栗子》，阿达要给大家分享的 Tableau 技巧是：用 RFM 模型分析客户价值。
为方便学习，栗子使用 Tableau 自带的示例-超市数据源。为突出呈现效果，我们对个别数值进行了调整。
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具体步骤如下：
STEP 1 - 获取数值：R、F、M
打开 Tableau，连接数据源。我们需要通过计算字段获取：
最后交易距离当前天数（Recency）
累计交易次数（Frequency）
累计交易金额（Monetary）
Tips：用 Tableau 快速建立 RFM 模型的关键是使用 LOD 详细表达式获取客户的最后一次下单时间。
❶ 首先，我们获取：最后交易距离当前天数Recency。需要分两步完成：
➤ 创建一个计算：客户最近一次消费，我们利用 Max 函数来获取客户的最后交易时间。
➤ 通过 DATEDIFF 函数获取：最后交易距离当前天数（Recency），创建计算字段：
Tips：这个时间差是指距离客户最近一次消费的时间，计算逻辑是用当前时间减去客户最后一次下单时间。客户最后一次消费时间是标识最可能对新产品做出反应的现有客户的最重要因子。
❷ 接着，我们获取累计交易次数（Frequency）：是顾客在限定的期间内前来消费的频次。创建计算字段：
❸然后，获取累计交易金额（Monetary）：是顾客在限定的期间内购买产生的金额。创建计算字段：
STEP 2 - R、F、M 数据标准化
完成第一步之后，我们可以看到：
Recency是指向时间的一个变量（单位：天）
Frequency是指向频次的数量（单位：次）
Monetary是指向金额（单位：元）
为了将三个不同单位的指标放在同一个模型中进行比较，我们需要将数据标准化，通过数据标准化去掉单位的限制使其具有可比性，转化成没有单位限制的纯数值。
数据标准化有多种实现方式，这里我们选择用以 10 为底的 LOG 函数，通过三个计算字段来实现数据的标准化.
❶ 标准化Recency，创建计算字段：
❷ 标准化Frequency，创建计算字段：
❸ 标准化Monetary，创建计算字段：
STEP 3 - 设置 R、F、M 参考值
实现了数据的标准化后，我们还需要 RFM 模型中客户分类的划分指标，也就是客户分类的依据。在我们的模型中我们选择使用中位数作为参考值（可以有不同标准，取决于业务需求）。
❶ Recency 参考值，创建计算字段：
❷ Frequency 参考值，创建计算字段：
❸ Monetary 参考值，创建计算字段：
STEP 4 - 判断 R、F、M 值高与低
为了解三个指标在实际商业场景中的差异，我们需要将标准化后的数值与我们预设好的参考值进行逻辑比较，通过对比得到 RFM 模型 的变动情况（金额或者消费时间的差异变动）。
❶ Recency 值判断高与低，创建计算字段：
❷ Frequency值判断高与低，创建计算字段：
❸ Monetary值判断高与低，创建计算字段：
STEP 5 - 根据RFM模型对客户分类
得到模型的变动情况后，我们需要根据不同的客户表现进行分类。
在我们的模型中，根据每个类别的 RFM 变动情况区别客户类别的性质，判断客户是倾向于忠诚的还是倾向于背离的。创建计算字段：
STEP 6 - 可视化 RFM 模型
完成客户类型区别定义，最后，需要将我们的 RFM 模型可视化，查看我们的样本数据中 8 类客户的分类情况以及量化各类客户价值的影响。
➤ 通过模型制作好的分类了解现有客户的组成情况
将 销售额 拖至列，将 客户分类 拖至行，将 销售额 拖至标签标记卡上并且右键选择快速表计算为合计百分比方式，以此查看各客户分类的销售影响差别。
➤ 针对某一个具体的客户分类查看详细名单，从而便于市场运营的后续动作
单击图表左上角的 客户分类-重要挽留客户，选择只保留，再双击 客户名称 来查看具体客户名单。
➤ 通过本模型可以了解各客户类别的具体差异
将计算字段 客户分类 拖至行，将计算字段 最近一次消费距离现在天数、客户消费累计单数、客户消费累计交易金额 分别拖至度量值，以此对比 R 值、F 值与 M 值的变化。
➤ 运用标准化数值查看各客户分类重要程度的比较
将计算字段 客户分类 拖至行，将计算字段 标准化Recency、标准化Frequency、标准化Monetary 分别拖至度量值。
今天的 Tableau 技巧，你 Get 到了吗？赶快试试看吧！
下一期《举个栗子》，再会~
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