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。
原始表格
如何划分 RFM 评价标准
如何划分 RFM 里面的远近高低呢？是与其均值比较的，高于均值我们可以理解为远、高，反之亦然
首先在 power pivot 新建一个计算列，最近购买时间
\=TODAY()-‘销售记录’[下单日期]
转换计算列类型为小数
得出最近一次下单日期距离今天的天数
新建度量值，进度 R
训练的 R:=MIN(‘销售记录’[最近购买时间])
其次我们穿建度量值 F
选择订单编号之后非重复计算
得到这样的度量值，修改其名称为 F 即可
训练的 F:=DISTINCTCOUNT([订单编号])
M 是平均消费额度，先新建交易金额的度量值
训练的销售金额:=SUM([金额])
训练的 M:=DIVIDE([训练的销售金额],[训练的 F])
然后我们使用 summarize 函数生成我们一张心仪的 RFM 表格
RFM 表格:=SUMMARIZE(‘销售记录’,’销售记录’[客户 ID],’销售记录’[客户名称],”R”,[训练的 R],”F”,[训练的 F],”M”,[训练的 M])
由于 SUMMARIZE 函数返回的是一张表格，所以弄成度量值会报错，我们加工一下
RFM 表格:=COUNTROWS(SUMMARIZE(‘销售记录’,’销售记录’[客户 ID],’销售记录’[客户名称],”R”,[训练的 R],”F”,[训练的 F],”M”,[训练的 M]))
返回 excel 表格，现有连接，随便选一张模型里面的表格
表格右键选择表格 — 编辑 DAX
之后就 summarize 函数生成我们一张心仪的 RFM 表格
evaluate
SUMMARIZE(‘销售记录’,’销售记录’[客户 ID],’销售记录’[客户名称],”R”,[训练的 R],”F”,[训练的 F],”M”,[训练的 M])
之后链接回模型
新增四个计算列
\=IF(‘表销售记录’[R]>AVERAGE(‘表销售记录’[R]),”远”,”近”)
\=IF(‘表销售记录’[F]>AVERAGE(‘表销售记录’[F]),”高”,”低”)
\=IF(‘表销售记录’[M]>AVERAGE(‘表销售记录’[M]),”高”,”低”)
\=’表销售记录’[R 值]&’表销售记录’[F 值]&’表_销售记录’[M 值]
RFM 表格里面也添加辅助列
关系视图，创建关系
可添加计算列给出客户类型
\=RELATED(‘RFM 类型’[客户类型])
生成数据透视表
选择切片器，两边都会变
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