有人会问了，我怎么知道小于90天的就是5分呢？
这里推荐三种方式：
- 经验法，根据自己对业务所积累的经验来进行划分，当然也可以参考行业的常规定义；
- 将数据进行5等分，分成5个区间块，每一个区间范围分别从高到低进行打分；
- 有点复杂，举例来说：要算F值的划分，可以利用数据透视知道不同的购买次数对应的会员人数是多少？然后对购买次数进行分组，看会员数的占比情况，不断调整分组步长来进行划分。也就是说统计历史数据，看F值对应的会员人数占比分别是多少（F=2的在历史数据中的会员人数占比）？掌握F的数据分布情况后再进行打分。
根据上表，我们对RFM三个数值分别进行打分，同样用的是IF公式，我们将会得到如下表格：
然后分别算出R值的平均值是1.78，F值的平均值是1.41，M值的平均值是1.96。
如果某一用户的R值大于整列的平均值，则定性为“高”，如果低于平均值，则定性为“低”，如下图所示：
之后的步骤就同方式一所介绍的一样了，根据RFM值高低的不同，将所有的用户分成8个类型即可。
这里介绍的两种方法是只要通过EXCEL的形式就可以计算出来的，针对规模较小，或者是没有数据分析部的公司。
而一般情况下，构建RFM模型常用的是K-means聚类算法来进行人群RFM值的定义与划分，但是K-means对于运营人员来说有些吃力了，多是数据分析工程师具备的技能了。
还是那句老话，运营通常情况下，会用就可以了，当然如果能知道这个模型的计算逻辑就更好了。
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题图来自Unsplash，基于 CC0 协议
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