相信多数的数据分析人员与小编一样，刚开始接触数据分析工具时，经常不知该从何下手，分析数据也是胡乱分析一通，往往分析不到想要的结果。同样的数据在专业数据分析师的手里是宝藏，怎么到了自己手中便成了一堆废铁，为什么呢？是我们分析的知识存储不够吗？虽然有部分原因是可能是因为不懂分析模型原理，但也许更多的原因是我们不懂该如何利用工具将各种模型法则运用到分析决策当中去。
打个比方，在客户管理方面，企业想分析哪些客户更重要，时常会通过帕累托模型做分析；想判断哪些客户最有价值，时常会运用到RFM分析模型等等一样。明明分析模型相关的知识都了解，却因为不会用工具实现分析，一切都只是徒劳。接下来小编便简单为大家分享关于RFM模型在数林BI中的应用，不会用工具也无需担心，直接参考模板就对了！
一、关于RFM模型解释
RFM模型由三个维度R(Recency-近度）、F(Frequency-频度）和M（Monetary-额度）组成。
近度R：表示客户最近交易距离当前天数，本文可以简单理解为客户的最近交易日期与数据采集日期的距离，R越大表示客户许久未交易，反之，表示客户不久前刚交易过。
频度F：可简单理解为客户在某段时间内交易的频次，F越大表示客户在某段时间内交易越频繁，越小，表示客户交易频次越少。
额度M：表示客户在某段时间内的消费金额，本文可简单理解为客户在某段时间内的平均消费金额。M越大表示客户在某段时间内成交的金额越大，反之越小。
二、利用RFM模型划分销售客户群体
通过RFM模型可将销售客户群体划分为不同级别类型客户，如下图所示：
三、RFM模型的应用
如上图所示，这是用数林BI工具从金蝶进销存系统中直接取数，按照特定的要求做出的RFM模型的简单应用，将企业的销售客户划分出来。用户可通过此模型可直观了解到客户处于哪个层级上，比如哪些客户是重要价值客户，哪些仅仅只是一般价值客户等等，并针对划分的类型采取不同的运营措施，例如，重要价值客户是公司的优质客户需要重点保持；而对于公司贡献不大的一般挽留客户，可询问原因，但不必太重点关注，保持一般互动即可......通过不同的营销策略管理客户，可在一定程度上为企业减少不必要的资源浪费。
当然，企业可结合其他的图表对销售客户进行分析，如下图所示：
上图是数林BI中建立的一个关于销售客户可视化的BI分析模型，用户可以借此模板掌握公司不同类型客户的情况，从而判断销售客户的价值，并有针对的采取不同的运营举措。
同样，用户将RFM模型结合客户黏性分析，从销售额、单价、品类、笔数等角度分析哪些客户流失了，从而及时找寻可能的流失原因，这对企业的发展有重大意义。
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