RFM模型的內容
根據美國資料庫行銷研究所Arthur Hughes的研究，客戶資料庫中有三個神奇的要素，這三個要素構成了數據分析最好的指標：
- 最近一次消費(Recency)
- 消費頻率(Frenquency)
- 消費金額(Monetary)
最近一次消費
最近一次消費意指上一次購買的時候——顧客上一次是幾時來店裡、上一次根據哪本郵購目錄購買東西、什麼時候買的車，或在你的超市買早餐最近的一次是什麼時候。
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理論上，上一次消費時間越近的顧客應該是比較好的顧客，對提供即時的商品或是服務也最有可能會有反應。行銷人員若想業績有所成長，只能靠偷取競爭對手的市場占有率，而如果要密切地注意消費者的購買行為，那么最近的一次消費就是行銷人員第一個要利用的工具。歷史顯示，如果我們能讓消費者購買，他們就會持續購買。這也就是為什麼，0至6個月的顧客收到行銷人員的溝通信息多於31至36個月的顧客。
最近一次消費的過程是持續變動的。在顧客距上一次購買時間滿一個月之後，在資料庫里就成為最近一次消費為兩個月的客戶。反之，同一天，最近一次消費為3個月前的客戶作了其下一次的購買，他就成為最近一次消費為一天前的顧客，也就有可能在很短的期間內就收到新的折價信息。
最近一次消費的功能不僅在於提供的促銷信息而已，行銷人員的最近一次消費報告可以監督事業的健全度。優秀的行銷人員會定期查看最近一次消費分析，以掌握趨勢。月報告如果顯示上一次購買很近的客戶，(最近一次消費為1個月)人數如增加，則表示該公司是個穩健成長的公司；反之，如上一次消費為一個月的客戶越來越少，則是該公司邁向不健全之路的徵兆。
最近一次消費報告是維繫顧客的一個重要指標。最近才買你的商品、服務或是光顧你商店的消費者，是最有可能再向你購買東西的顧客。再則，要吸引一個幾個月前才上門的顧客購買，比吸引一個一年多以前來過的顧客要容易得多。行銷人員如接受這種強有力的行銷哲學——與顧客建立長期的關係而不僅是賣東西，會讓顧客持續保持往來，並贏得他們的忠誠度。
消費頻率
消費頻率是顧客在限定的期間內所購買的次數。我們可以說最常購買的顧客，也是滿意度最高的顧客。如果相信品牌及商店忠誠度的話，最常購買的消費者，忠誠度也就最高。增加顧客購買的次數意味著從競爭對手處偷取市場占有率，由別人的手中賺取營業額。
根據這個指標，我們又把客戶分成五等分，這個五等分分析相當於是一個“忠誠度的階梯”(loyalty ladder)，其訣竅在於讓消費者一直順著階梯往上爬，把銷售想像成是要將兩次購買的顧客往上推成三次購買的顧客，把一次購買者變成兩次的。
消費金額
消費金額是所有資料庫報告的支柱，也可以驗證“帕雷托法則”(Pareto’s Law)——公司80％的收入來自20％的顧客。它顯示出排名前10％的顧客所花費的金額比下一個等級者多出至少2倍，占公司所有營業額的40％以上。如看累計百分比的那一欄，我們會發現有40％的顧客貢獻公司總營業額的80％；而有60％的客戶占營業額的90％以上。最右的一欄顯示每一等分顧客的平均消費，表現最好的 10％的顧客平均花費1195美元，而最差的10％僅有18美元 。
如果你的預算不多，而且只能提供服務信息給2000或 3000個顧客，你會將信息郵寄給貢獻40％收入的顧客，還是那些不到1％的顧客？資料庫行銷有時候就是這么簡單。這樣的行銷所節省下來的成本會很可觀 。
結合這三個指標，我們就可以把顧客分成5＊5＊5 = 125類，對其進行數據分析，然後制定我們的行銷策略。
最近一次消費、消費頻率、消費金額是測算消費者價值最重要也是最容易的方法，這充分的表現了這三個指標對行銷活動的指導意義。而其中，最近一次消費是最有力的預測指標。
RFM模型的套用意義
在眾多的客戶關係管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被廣泛提到的。RFM模型是衡量客戶價值和客戶創利能力的重要工具和手段。該模型通過一個客戶的近期購買行為、購買的總體頻率以及花了多少錢三項指標來描述該客戶的價值狀況。
RFM模型較為動態地層示了一個客戶的全部輪廓，這對個性化的溝通和服務提供了依據，同時，如果與該客戶打交道的時間足夠長，也能夠較為精確地判斷該客戶的長期價值(甚至是終身價值)，通過改善三項指標的狀況，從而為更多的行銷決策提供支持。
在RFM模式中，R(Recency)表示客戶最近一次購買的時間有多遠，F(Frequency)表示客戶在最近一段時間內購買的次數，M (Monetary)表示客戶在最近一段時間內購買的金額。一般的分析型CRM著重在對於客戶貢獻度的分析，RFM則強調以客戶的行為來區分客戶。
RFM非常適用於生產多種商品的企業，而且這些商品單價相對不高，如消費品、化妝品、小家電、錄像帶店、超市等；它也適合在一個企業內只有少數耐久商品，但是該商品中有一部分屬於消耗品，如複印機、印表機、汽車維修等消耗品；RFM對於加油站、旅行保險、運輸、快遞、快餐店、KTV、行動電話信用卡、證券公司等也很適合。
RFM可以用來提高客戶的交易次數。業界常用的DM(直接郵寄)，常常一次寄發成千上萬封郵購清單，其實這是很浪費錢的。根據統計(以一般郵購日用品而言)，如果將所有R(Recency)的客戶分為五級，最好的第五級回函率是第四級的三倍，因為這些客戶剛完成交易不久，所以會更注意同一公司的產品信息。如果用M(Monetary)來把客戶分為五級，最好與次好的平均回復率，幾乎沒有顯著差異。
有些人會用客戶絕對貢獻金額來分析客戶是否流失，但是絕對金額有時會曲解客戶行為。因為每個商品價格可能不同，對不同產品的促銷有不同的折扣，所以採用相對的分級(例如R、F、M都各分為五級)來比較消費者在級別區間的變動，則更可以顯現出相對行為。企業用R、F的變化，可以推測客戶消費的異動狀況，根據客戶流失的可能性，列出客戶，再從M（消費金額）的角度來分析，就可以把重點放在貢獻度高且流失機會也高的客戶上，重點拜訪或聯繫，以最有效的方式挽回更多的商機。
RFM也不可以用過頭，而造成高交易的客戶不斷收到信函。每一個企業應該設計一個客戶接觸頻率規則，如購買三天或一周內應該發出一個感謝的電話或Email，並主動關心消費者是否有使用方面的問題，一個月後發出使用是否滿意的詢問，而三個月後則提供交叉銷售的建議，並開始注意客戶的流失可能性，不斷地創造主動接觸客戶的機會。這樣一來，客戶再購買的機會也會大幅提高。
企業在推行CRM時，就要根據RFM模型的原理，了解客戶差異，並以此為主軸進行企業流程重建，才能創新業績與利潤。否則，將無法在新世紀的市場立足。
本條目在以下條目中被提及
- GE矩陣
- QFD法
- ROS/RMS矩陣
- V矩陣
- 人才模型
- 企業價值關聯分析模型
- 企業競爭力九力分析模型
- 利益相關者分析
- 華信惠悅人力資本指數
- 變革五因素
- 基本競爭戰略
- 安索夫矩陣
- 崗位價值評估
- 服務金三角
- 波士頓矩陣
- 波特五力分析模型
- 波特競爭戰略輪盤模型
- 環境不確定性分析
- 瑞定的學習模型
- 顧客終身價值
- 顧客資產
- 麥肯錫7S模型
