你听说过二八定律吗?
二八定律原是用于经济学中财富和收益模式的不平衡原理，据说在这个世界上，20%的人是富人，80%的人是穷人；20%的人掌握世上80%的财富，80%的人掌握世上20%的财富；财富两极分化极为严重。
如果将此定理应用到电商行业，也就是说，20%的头部客户占据了80%的销售额，而这20%的客户则是公司收益的关键。
在如今这个大数据时代下，如果一个企业/商家对于客户还是一视同仁的话，
那么你极有造成20%的头部客户的流失，这对企业/商家会造成极大的损失。
那如何才能实现对客户精细化运营？
在管理学中，一个重要的概念是客户关系管理（CRM）。它的核心目标是提高企业的核心竞争力，通过改善企业与客户之间的互动，优化客户管理方式，从而实现吸引新客户、保留老客户以及将现有客户转化为忠实客户的运营机制。
其中最为经典的是RFM分析法。RFM分析法是衡量用户价值和用户创利能力的重要工具，通过对不同消费属性的用户进行分析，实现用户行为分析，识别优质客户及衡量客户价值和客户利润创收能力。并根据不同用户群分别制定相应的营销激励策略，数据驱动增长，从而实现精细化运营。
什么是RFM分析法?

• -最近1次消费时间间隔 (Recency)

用户的最近一次消费时间，简单来说指，用户上一次消费时间距现在有多久，其与用户流失和复购指标相关联。
上一次消费时间间隔越小，也就是R的值越小，用户价值越高。　

• -消费频率 (Frequency)

用户下单频率，简单来说指，用户在一个时间段内消购买次数，其与用户的消费活跃度相关联。
购买频率越高，也就是F的值越大，用户价值越高。

• -消费金额 (Monetary)

用户消费金额，简单来说指，用户在一个时间段/一个周期内在平台上消费金额，其与用户对公司贡献的价值相关联。
消费金额越高，也就是M的值越大，用户价值越高。
通过这3个指标对用户分类的方法称为RFM分析法。
RFM 分析后，将客户划分为了不同分类，如下图所示：

那如何使用Tempo可视化分析平台实现RFM分析呢？
首先呢，我们需要计算每个客户的平均单次消费金额、消费次数、最后一次消费距今天数，就是我们所说的R (Recency)、F(Frequency)、M(Monetary)。

• 最近1次消费时间间隔 (Recency)

通过编写SQL代码，可从原表中得到每个用户最近一次购买的时间，并命名为最近一次消费时间，点击执行，执行成功即可每个用户最近一次购买的时间，如下图所示：

计算最近一次消费距今的天数，需先通过计算列新增一列为当前时间，并点击计算列选择日期函数中TODAY（）函数，点击校验，校验通过，即可生成当前时间列，再进行计算列操作，计算时间差，如下图所示：

• 消费频率 (Frequency)

点击汇总，设置名称，分组字段及聚合字段，分组字段选择顾客姓名，聚合字段选择顾客姓名选择计数，计算所有用户的消费总次数。

• 消费金额 (Monetary)

点击汇总，设置名称，分组字段及聚合字段，分组字段选择顾客姓名，聚合字段选择销售额选择合计，计算所有用户的消费总次数。
设置名称为各顾客消费次数及消费额，具体操作如下图所示：

对字段重命名为各顾客总计消费额和各顾客总计消费次数，如下图所示：

1. 计算各客户平均单次消费额

计算各客户平均单次消费额，需先通过计算列新增一列，并点击计算列，输入表达式，点击校验，校验通过，即可生成各客户平均单次消费额列，如下图所示：

新增顾客购买总销售额、顾客购买次数、顾客数列、所有用户平均消费金额和所有用户的平均消费次数。

1. 顾客购买总销售额

点击汇总，设置名称及聚合字段，聚合字段选择销售额选择合计，计算顾客购买总销售额。

1. 顾客购买次数

点击汇总，设置名称及聚合字段，聚合字段选择顾客姓名选择计数，计算顾客购买次数。

1. 顾客数

点击汇总，设置名称及聚合字段，，聚合字段选择顾客姓名选择唯一计数，计算顾客数。

对字段重命名为顾客购买总销售额、顾客购买次数和顾客数。

1. 所有用户平均消费金额

点击计算列，设置新列名及表达式，编写完成之后点击校验，显示校验成功即可生成新列。

1. 所有用户的平均消费次数

点击计算列，设置新列名及表达式，编写完成之后点击校验，显示校验成功即可生成新列。

1. 所有用户最近一次消费距今的总天数

选择SQL表，点击汇总，设置名称及聚合字段，聚合字段选择最近一次消费距今天数选择合计，计算所有用户最近一次消费距今的总天数。

对字段重命名为最近一次消费距今总天数

点击合并，将汇总表（各顾客消费次数及消费额、所有客户消费指标的平均值和最近一次消费距今总天数）进行合并操作，如下图所示：

将汇总完成表与SQL表最近一次消费时间进行关联操作
点击关联，选择表汇总1和最近一次消费时间，选择顾客姓名字段进行关联，双击连线选择左连接进行两表关联，如下图所示：

由于合并为行合并，因此对（顾客数、最近一次消费距今总天数、顾客购买次数、所有用户平均消费金额、所有用户的平均消费次数、顾客购买总销售额）进行空值替换操作，如下图所示：
顾客数空值替换：
选择顾客数字段，选择替换值，点击添加行，替换类型选择空值替换，填写替换值。

其它字段控制转换同理。

1. 最近一次消费距今平均天数

新增列【次均消费金额评价】，当[各客户平均单次消费额]>[所有用户平均消费金额时为1，反之为0

新增列【消费次数评价】，当[各顾客总计消费次数]>[所有用户的平均消费次数]时为 1 ，反之为 0

新增列【最近一次消费距今天数评价】，当[最后一次消费距今天数]<[最近一次消费距今平均天数]时为 1 ，反之为 0

点击列合并，输入新列名，选择需要合并列，如下图所示：

新增分组列【用户群】，对RFM列进行按类别分组，如下图所示：

分析完成之后，我们可以运用可视化分析，对分析结果进行展示，能够直观看到客户价值和客户利润创收能力。

通过RFM模型的应用，企业可以更好地了解客户的价值状态，并根据不同客户群体制定相应的市场营销策略。例如，对于重要客户，可以提供个性化的服务和优惠；对于潜力客户，可以采取推广活动来提高其购买频率。 总之，RFM模型是一种有效的客户管理工具，可以帮助企业优化客户管理方式，提高企业的核心竞争力。
Tempo可视化分析平台提供拖曳式的操作，让用户能够随时更改观察数据的维度、指标，将数据以丰富的图表方式，进行迅速、直观的表达，同时借助联动、钻取、链接等交互操作，发现数据内部的细节规律，让用户能够在操作交互过程中与数据进行直接、实时的对话，探索潜藏的数据规律。