处理客户数据就像在干草堆里找针一样困难，你有成百上千的用户，有些用户经常购买，有些用户消费金额很大，而另一些用户……嗯，可能几个月前就消失了。于是你不禁会想，我们应该关注哪些用户？哪些用户最有价值？哪些用户有流失的风险？
这时，RFM细分就派上用场了，它是一个强大的框架，帮助你根据最近购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）和消费金额（Monetary value）来了解客户行为。借助匡优Excel等Excel AI工具，你无需构建嵌套公式或设置复杂规则就能找到答案。
让我们来看看我是如何使用匡优Excel对真实数据集进行RFM细分的。
数据集快速概览
该数据集包含30个客户，每个客户都有他们的最后购买日期、购买频率和总消费金额。
步骤1 - 计算RFM分数
我向匡优Excel提问： 请根据最近购买时间、购买频率和消费金额为每个客户计算RFM分数。
几秒钟内，我就得到了每个客户的RFM分数，其中每个指标（R、F、M）都在1 - 5的范围内评分。分数越高，该客户在该类别中的表现就越好。匡优Excel甚至将这些分数合并成一个简洁的RFM细分字段。
通常需要数十个公式、排名列和手动分箱才能完成的工作，现在只需一句话就能搞定。
步骤2 - 了解各细分群体的消费情况
接下来，我问： 请总结每个细分群体的平均消费金额。
输出结果清晰明了。匡优Excel按RFM细分（如555、344、221）对客户进行分组，并计算了每个组的平均消费金额。像555这样的细分群体平均消费金额最高，而那些购买频率和消费金额较低的细分群体（比如113或122），总消费金额则少得多。
这让我能直接确定哪些细分群体对营收贡献最大，哪些可能不值得投入留存成本。
步骤3 - 确定可重新激活的客户群体
最后，我问： 请推荐可针对其开展重新激活活动的客户群体。
匡优Excel给出了一个周全的建议：那些近期未购买（最近购买时间得分较低），但过去购买频繁或消费金额较高的客户。这些就是“沉睡的忠实客户”——他们曾经活跃，但如今没了动静。
我现在有了一份可直接用于重新激活活动的客户名单。无需从客户关系管理系统（CRM）导出数据，也无需手动筛选，直接就能根据数据采取行动。
为何在Excel中借助AI能如此有效
通常情况下，进行RFM细分需要将日期转换为天数，对数值进行归一化处理，从三个维度对每个客户进行排名，然后总结并解读结果。虽然有效，但说实话，很繁琐。
有了匡优Excel或类似的AI助手，你只需像和分析师聊天一样提出问题即可。困难的部分？早已解决。你所得到的是有价值的见解：哪些是你的优质客户，每个细分群体的价值如何，以及哪些客户正在流失。
总结
RFM并非新事物，但将其与Excel AI工具相结合，便赋予了它新的活力。它速度快、直观，最重要的是——具有可操作性。你不再只是盯着数字，而是能看清哪些客户值得重点维护，哪些客户需要推一把，哪些客户已经流失。
所以，如果你的客户名单看起来只是一排排的数据，不妨试试将其导入匡优Excel这样的AI工具。提出我上面用到的三个问题。不出10分钟，你就能制定出细分策略、留存计划和重新激活客户的名单——一切就绪。
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