RFM分析方法是指通过影响企业销售和利润的客户行为字段里的最看重的3个变量：R（Recency）,客户消费新鲜度，指客户最近一次购买公司产品的时间；F（Frequency）,客户消费频度，指客户特定时间段里购买公司产品的次数、频度；M（Monetary），客户消费金额，指客户在特定时间段里消费公司产品的总金额，来对客户进行划分，从中发现具有不同价值的不同客户群体典型特征。
在具体应用中，RFM分析方法首先会将上述3个字段进行分箱处理，即离散化处理，使之成为类别变量，具体如何选择分箱的区间值，取决于具体的业务背景。为了避免分类数目太大导致业务解释和应用上的麻烦，上述每个字段分类的数量一般不超过5~8个。
接下来则针对已经分箱后的3个字段的数值，分别进行组合。
除了作为成熟的用户特征分析框架外，RFM分析方法还可以作为常规的业务分析的框架和模板。
举例来说，通过对RFM里的每个维度进行单独分析和总结，我们可以清楚地总结出产品和业务的一些核心现状结论。比如，90
%的公司客户在至少5个月的时间里没有购买公司产品，85%的公司客户最近一年内购买公司产品的次数小于等于2次，80%的客户在最近一年内的消费金额低于50元。
如果这些总结的数据是来自一家快速消费品行业，那么就说明这家企业的优质客户太少，忠诚客户太少，企业的经营前景不妙。
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