案例：用Excel对会员客户交易数据进行RFM分析

资 源 简 介

案例：用Excel对会员客户交易数据进行RFM分析

详 情 说 明

RFM分析是一种经典的客户价值评估方法，通过三个核心维度对客户进行分群：最近一次消费（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）。在Excel中实施RFM分析不需要编程基础，但需要掌握关键数据处理技巧。

首先需要准备包含会员ID、交易日期和交易金额的原始数据表。通过MAXIFS函数计算每个客户最后一次消费日期，用DATEDIF函数得出与当前日期的间隔天数（R值）。COUNTIF函数可统计客户交易次数（F值），而SUMIFS函数则能汇总客户总消费额（M值）。

对R/F/M三个指标分别进行1-5分制评分时，可使用PERCENTRANK.INC函数确定百分位，再通过嵌套IF函数划分得分区间。最终将三个分值拼接成RFM代码（如535），利用数据透视表或条件格式实现客户群体可视化分箱，识别出高价值客户、流失风险客户等关键群体。

这种分析方法特别适合零售、电商等行业的会员运营决策，比如针对不同RFM分群制定差异化营销策略。虽然Excel处理大量数据时存在性能瓶颈，但其直观的交互界面使得业务人员能快速验证分析思路。