本文轉自知乎

作者：接地氣的陳老師

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有同學問：“為啥我做的RFM模型被客戶/業務部門批鬥，說做的是啥XX玩意？我是對著網上的教程做的呀”

答：冒著被眾多賣網課的號噴死的風險，揭示一個真相，就是在網課裡如果不加“模型”倆字是很難賣的動的。大家都喜歡看高大上的東西，所以一般教資料分析的課在描述性統計完了都直接上RFM。

如果說成：“你要對使用者交易行為進行分段，解讀業務含義”，就太搓矮土了，咋吸引人嗎。類似的，比如單維度分類，要起個名字叫：二八法，切割法，金字塔模型；比如兩維度交叉，要叫矩陣法，象限模型。三維度分類，嘿，就到RFM模型了。輕則上一個3*3*3=27的矩陣，重則先三維度分類再聚類，一看就牛逼！

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然鵝，死就死在業務含義四個字上。套到具體的業務場景，你會發現RFM有很多很多不適用的地方。

RFM是針對客戶ID的分析，所以至少得有客戶ID吧。是滴！這就淘汰了一大堆實體店+會員卡模式的企業。這些普遍管不住渠道的企業，客戶ID關聯訂單比例往往只有10%-30%。RFM是基於會員交易做分析，在這種垃圾資料基礎上，要剔除高達90%-70%的交易.這麼做本身是件很搞笑的事。

更不用說，剩下的10%有會員ID的消費裡邊，又有至少40%的ID以上是一年未到店使用者，活躍的撐死20%。更不用說10%*20%裡邊又有至少30%是各種羊毛卡。實際上，做實體企業資訊化專案時，使用者價值分析經常被做成渠道貪汙力分析……

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RFM是針對顧客交易行為，其他行為分析，比如積分兌換行為，直接套用RFM是很不合適的。積分兌換雖然看起來也像用積分買東西，但交易是產生價值，積分兌換是產生成本，這兩者業務含義完全不同。其次，積分兌換依賴於顧客手頭有多少積分，如果沒積分他也沒法兌換。所以積分兌換類的分析，要先看顧客的積分持有情況，增長情況，使用率三個指標。

RFM是針對顧客交易後記錄分析，所以重視售前過程的B2B類銷售，基本沒得做了。B2B要看銷售線索獲取時間，跟進次數，專案推進階段。

RFM是針對顧客個人交易後記錄分析，所以非最終顧客消費的渠道，基本沒得做了。渠道交易要關注sell in sell out兩個資料。

RFM是針對顧客有一定頻次的消費（否則根本不存在RF的概念，有誰隔三差五買個房子……），所以耐用品基本沒得做了。耐用品要關注使用者需求的關鍵節點和需求型別，像家電、家紡，關注的是三新（新婚、新居、新年）。像房子、車子，關注首次置業/二次更新、自用/投資一類的指標。

所以看到底，RFM其實比較適合傳統企業裡的運營商、銀行、航空，或者互聯網裡的電商、出行，這種必須捆綁客戶ID，有一定頻次的小額消費。這時候才能做出網課裡的RFM的各種騷操作效果。

因此同學們要關注業務場景，關注自己到底服務的是什麼業務。RFM的精華不是最後聚類那一步，而是RFM是一個經過積累檢驗，很好用的三維度分類。相當多的快消品有使用量的概念，所以知道了R，F以後可以進行補貨提醒，這才是模型的初衷。不要一味追求用複雜的計算，解決業務問題才是要義。

照例，估計這麼一發，很多同學會問，那列舉的那麼多場景該怎麼分析，來來來讓我看到大家點讚的小手，贊多了再更新

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