很多零售企业通常都会建立自己的会员体系，并在线上和线下的渠道中积累了大量的会员数据。但是如何能够更好的利用这些会员数据以及如何识别哪些是高价值的会员，这些都是每个零售企业都在不断探索的话题。
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。该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三项指标来描述该客户的价值状况。
我们结合实际情况再根据时间周期，消费次数和消费金额定义好r，f，m的度量范围。
根据这3个维度，每个维度进行两分，可以得到8类用户，转换成下图的样子，这个也是我们对rfm最熟知的一张图了：
当然，客户的价值分析可能不只是上面提到的rfm模型，我们还可以把更多的维度添加进来然后进行分析，如网上商城的访问频次、微信的交互情况、活动的参与度、累计购买次数等。
关键的就是如何通过企业/门店已有的原始数据，处理成rfm模型的数据，尤其是一些原始客户多、数据量大的。这一步我们可以通过一些软件（例如恒康科技的crm会员系统）来快速实现对客户进行数据化处理分类。
前面我们搭建好了rfm模型，分析出了每个用户属于什么类别，接下来我们就可以有针对性的对不同用户进行个性化运营和营销，将有限的资源合理地分配给不同价值的客户，实现效益最大化。
对于单次消费价值高、消费频次高、近期有消费的这类客户，予以vip礼遇与活动中的尊享待遇。比如：每月发放vip礼包并提醒到店使用，礼包内包含限量版周边、高额满减券以及一些高价值服务。锁定此类客户并尽量吸引他们到店，不断强化与其的沟通黏度。
对于近期没有消费但历史消费频次和价值都很高的客户，可以制定一些营销活动，唤醒这些近期未到店的忠诚客户。比如：服装店可以针对此类客户在店内组织新品穿搭服饰活动，并给出较高额的店内新品折扣优惠，吸引客户到店。
对于近期有消费、消费金额高，但是消费频次低、品牌忠诚度较低的客户，可以在营销活动中给予更多的关注和联系。比如：在其到店消费时，赠送下次消费满减有效期券，从而刺激客户下一次到店消费。
近期无消费、消费频次低，但是历史消费金额高的客户是可能面临流失的客户，应当在营销活动中进行重点挽留。比如推送专属的优惠活动等等。
实际上，我们做了这么多的分析和维护工作就是为了增加复购用户，唤醒沉睡用户，尽我们所能延长用户的生命周期。
