一、RFM模型简介
1、释义
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。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。
R：最近一次消费 (Recency)：代表用户距离当前最后一次消费的时间
F：消费频率 (Frequency)：用户在一段时间内，对产品的消费频次
M：消费金额 (Monetary)：代表用户的贡献价值
一般情况下，我们将R、F、M分别分五个维度打分，通过归一化打分之后，把用户所打分值与所有用户的总分均值作高低比较，再将R、F、M每个方向定义为：高、低，两个方向，如此可将用户分为2 2 2=8类，如下：
当我们将客户分类后，便可以针对性指定精细化运营策略，帮助大家了解完RFM模型后，我将用一个实例具体展示操作流程，以下实例以某玩家作品网站为例，爬取前十个网页共240个玩家作品的昵称、编号、点赞数、积分、上传日期时间等信息进行分析，具体流程如下：
1 数据爬取
2 数据清洗
3 数据分析
3.1 重新定义RFM
3.2 定义RFM打分标准
3.3 归一化打分
3.4 计算RFM均值
3.5 用户分类
3.6 统计与可视化
4 运营策略
1 数据爬取
2 数据清洗
3 数据分析
3.1 重新定义RFM
由于获取的是作品相关信息（获取信息有限），所以在此对RFM进行重新定义：
R：最近一次上传作品日期据今天几天；
F：作品数（用户最近一段时间内上传作品的数量）；
M：点赞数（用户最近一段时间内上传作品的点赞总数）
3.2 定义RFM打分标准
3.3 归一化打分
3.4 计算RFM均值
3.5 用户分类
将3.3与3.4比较得出用户分类
3.6 统计与可视化
4 运营策略
以上便是此次操作全过程，不当之处，还请指正，谢谢！