很多文章都是講解RFM模型的理論知識或者是流程，但在實際操作上涉及不多。本文分享啦一個臨時計算，通過excel工具計算RFM模型的相關(guān)數(shù)據(jù)，分享給大家。

注意，此方法僅僅是一次性的臨時計算，比較笨但是能快速實現(xiàn)。

背景：我想知道一年之內(nèi)，所有會員的RFM情況，按照下面圖中的方法進(jìn)行分類，并計算數(shù)量。

一、會員的關(guān)鍵數(shù)據(jù)計算

第一步，獲取一年內(nèi)所有訂單明細(xì)，此明細(xì)可以通過某參數(shù)（如會員ID）區(qū)分具體會員，用于之后計算總和。

第二步，計算R：最近一次消費的時間，今天-訂單日期，則為時間間隔，該表格個值可調(diào)整為“數(shù)值”。

公式：=TODAY()-A2

因為同一個會員ID可能有多個訂單，所以咱們要找到最近一次消費的時間間隔，才是真正的R：

公式：=MINIFS(F:F,C:C,C2)

第三步，計算F：一年內(nèi)消費次數(shù)，這個比較好算，直接計算當(dāng)前會員ID出現(xiàn)過幾次則是下了幾次單。

公式：=COUNTIF(C:C,C2)

第四步，計算M：一年內(nèi)消費金額，直接計算當(dāng)前會員ID每次訂單的金額總和。

公式：=SUMIF(C:C,C2,E:E)

第五步，以上幾個公式，把鼠標(biāo)移動到表格右下角，等光標(biāo)變成黑色十字，雙擊，整列就都自動計算出來了。

第六步，去重，同一個會員現(xiàn)在只需要保留一行就可以了，因為這幾個關(guān)鍵值是一樣的。

全選-數(shù)據(jù)-刪除重復(fù)項-只選擇能代表會員身份的唯一值（我這里就是ID了）-確定。（你要是怕數(shù)據(jù)會亂，可以復(fù)制到新的表里面再去重）

二、判斷RMF是1還是0

從這里開始，判斷方法和大家自己的業(yè)務(wù)息息相關(guān)，我這里隨便舉例子，大家可以根據(jù)實際情況改變公式。

第一步，判斷R。這里我根據(jù)最近一次消費小于30天來判斷他是一個R為1的會員。

公式：=IF(C2<=30,1,0)

第二步，判斷F。這里我希望前20%的會員才可以F為1，所以我要先計算他的排名。這里可以用百分比排位函數(shù)直接算出來（Excel大法好?。。?/p>

公式：=PERCENTRANK(D:D,D2)

排位出來，F(xiàn)就很好判斷了，按照大小，80%~100%的才是排名前20%的會員（消費次數(shù)數(shù)值越大，越靠前）。

公式：=IF(I2>=0.8,1,0)

第三步，判斷M，這里我取大于1500元的總金額，代表M為1的會員。

公式：=IF(E2>=1500,1,0)

三、匯總各分類人群數(shù)量

為了方便枚舉，我直接把三個值合到一起了。

公式：=C2&D2&E2

最后，直接用數(shù)據(jù)透視表：

全選數(shù)據(jù)-插入-數(shù)據(jù)透視表，默認(rèn)都是放到新工作表里，直接點確定就行了。

字段可以參考我下圖選擇的，至此，我們已經(jīng)獲得了每種會員的數(shù)量，以及明細(xì)。