【原】一文看懂：数据透视表如何建模RFM，真的太强大了！

每个用户的行为特征和价值各不相同，因此在对待不同的用户时，不能一刀切，应该根据用户的特点进行区别对待。

在众多的客户关系管理（CRM）的分析模式中，RFM模型能够很好地衡量客户价值和客户创利能力，常用来进行客户分级

RFM模型通过一个客户的近期购买行为、购买的频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况，并依据这三项指标划分不同的客户类型，从而对不同的用户使用不同的营销策略，以达利益最大化。

既然RFM模型如此重要，那该如何用Excel建立RFM模型呢？

共有以下四个步骤：准备数据、统计RFM值、客户分类、精准营销

一、准备数据

有以下2157行的销售数据，字段分别为订单号、客户名称、订购日期、订单金额。（数据已完成清洗，可直接使用）

二、统计RFM值

根据RFM模型，我们需要计算每个客户的累计消费金额、累计消费次数、最近一次消费时间间隔。

可以用数据透视表来完成这三个指标数据的统计，插入→数据透视表→确定，新建数据透视表。

1.把客户名称拖到行，订单金额拖到值求和，完成累计消费金额的统计

2.把订单号拖到值计数，完成累计消费次数的统计

3.把订购日期拖到值，并把值字段设置为最大值，再选中列内容，把单元格格式设置为短日期，完成最近一次消费时间的统计。

然后再用截止时间减去最近时间，得到最近一次消费时间间隔

最后再把数据复制到新表中，修改字段名，得到如下表：

各客户综合数据统计完成，接下来根据各指标平均值确定客户类型

三、客户分类

需要用到三个公式，分别为if判断、average平均值函数、Vlookup匹配函数

1.计算R值类型

=IF(B2<AVERAGE(B$2:B$89),1,0)

2.计算F值类型

=IF(C2>AVERAGE(C$2:C$89),1,0)

3.计算M值类型

=IF(D2>AVERAGE(D$2:D$89),1,0)

4、根据辅助表统计客户类型

=VLOOKUP(E2&F2&G2,$J$3:$K$11,2,0)

四、精准营销

针对不同类型的客户执行不同策略

各类型客户数及占比分析，生成数据透视表，把客户类型拖到行，客户拖到值计数，再次把客户拖到值并把值显示方式设置为总计的百分比

生成条形图直观显示

看图可知，一般发展用户和一般挽留用户比例太高，是否需要进一步分析原因，为什么客户流失这么严重呢？

以上，粗略的用各项平均值来确定0、1的值从而分成8类用户，更精细的是把RFM分别分成5个维度，产生5*5*5=125种客户类型。至于用哪种，就看实际需求啦。

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