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在面向客户制定运营策略、营销策略时，我们希望能够针对不同的客户推行不同的策略，实现精准化运营，以期获取最大的转化率。精准化运营的前提是客户关系管理，而客户关系管理的核心是客户分类。
通过客户分类，对客户群体进行细分，区别出低价值客户、高价值客户，对不同的客户群体开展不同的个性化服务，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。在客户分类中，RFM模型是一个经典的分类模型，我们可以通过RFM分析通过三个关键指标对客户进行观察和分类，针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。
在RFM客户分析策略中：
R为客户距离最近的一次采购时间的间隔，考察客户购买的沉默期；
F为最近一段时间内消费频次，是指客户在限定的期间内所购买的次数，考察客户的忠诚度；
M为最近一段时间内消费金额，通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标。
本实例将借助某贸易公司客户数据，探讨如何利用星河可视化平台对客户群体进行细分，以及细分后如何利用RFM模型对客户价值进行分析，并识别出高价值客户。
分析思路：
1）获取R、F、M 3 个关键指标。
2）根据实际业务情况，设置并求出阈值，可以是平均值、中位数，示例使用R、F、M三个指标的平均值。
3）将三个指标R、F、M进行特征向量化，对于M、F，如果客户消费金额和频率高于阈值，计为1，否则计为0；对于R则相反。
4）根据特征向量将客户分类。
根据上述图表最后我们可以得出结论：客户类型中占比最多的是一般发展客户（最近购买过，但频率和金额都不大），应向该客户推送公司主营业务，通过宣传推广让产品信息送达客户手中。其次占比较多的是一般挽留客户（很长时间未买，购买的频率和金额较少），应该面向该部分人群推出促销活动，拉动消费的积极性。
一般而言，数据分析最终的目的是针对分析结果提出并开展一系列的运营/营销策略，以期帮助企业发展。通过上述案例可以看出，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。如果你想学习制作相关可视化图表，可以登录星河可视化平台学习使用。
