アメリカ研究所アーサーヒューズのデータベースのマーケティングリサーチ、顧客データベースによると、魔法の3つの要素があると、これら3つの要素は、データ分析の最善の指標を構成する：
- 最近の消費（訪問頻度）
- 消費頻度（周波数）
- 消費量（金額）
もともと伝統的なマーケティング、小売、その他のフィールドで使用されるRFM分析は、消費財の様々なを持っているか、または高速移動消費財業界向けに、限り、あらゆる消費者のデータレコードは、解析に使用することができます。 その後、電子商取引のウェブサイト、ウェブサイトのデータベースのレコードについての詳細トランザクション情報はまた、特に顧客関係管理（CRM）システムのサイトを確立している人のために、その分析の結果をデータ解析のためのRFMモデルを使用することができます。より意味になります。
基本的な概念を説明する
RFMモデルは重要なツールと手段である顧客価値と顧客の収益性の尺度です。 主に3つの指標、これらの3つの指標の以下の定義と簡単な説明を行う役割で構成されるRFM分析のモデル：
最近の消費（訪問頻度）
消費は、ユーザの最後の購入は、理論的には、最後の支出に近い顧客へのより多くの時間を提供する商品またはサービスのための優良顧客になるはずがまた反応している可能性が最も高い最後の時間を意味します。 最近の消費の指標の定義は時間の期間であり、現在の時間依存で、常に変化していますので。 マーケティングの重要な指標は、顧客を引き付ける含む最近の消費量は、顧客を維持し、顧客ロイヤルティを獲得しています。
消費頻度（周波数）
消費の頻度は、消費の一定期間における顧客番号です。 最も頻繁に収入を得るために競合他社から、他の人の手から市場シェアを盗むために手段を購入する顧客の数で最高の増加はまた、消費者の忠誠を購入。
この指数によると、我々は再び5つの等しい部分の顧客に分け、五分位分析は"忠誠の梯子"（忠誠の梯子）に相当する、トリックは消費者がはしごを登るために持つことができるようになる、売却は考えたに三回、二時間買い手を購入する顧客を購入に2人の顧客をプッシュすることです。
消費量（金額）
消費が電子商取引サイトの生産量の最も直接的な指標であり、あなたは"パレートの法則を"（パレートの法則）を確認することができます - その収入の80％は顧客の20％から来ている。
データ収集と分析
前に、データベースから関連データを抽出するには、まず、さまざまなアイテムを販売するウェブサイトによると、データの期間を決定する適切な期間を決定する必要があります。 ビジネスが速いなどの生活必需品として、消費財を移動している場合は、四半期または月の期間を決定することができます、製品の回転時間の売上高は、電子製品など、いくつかの比較的長い場合には、時間の一年のスパン、半年または四半期を決定することができます。 これで、あなたが対応する時間間隔内のデータを抽出できるようになる時間のスパンを決定する上で：
データから取り出した最近の消費（訪問頻度）は、ある時点である、 現在の時点の必要性-最も最近に価値の尺度として時間を費やし 、関係なく、それぞれ時間、日、の、ユニットと団結の選択に注意を払う。
消費頻度（周波数）は、このインジケータは、消費者のユーザー数を取得してCOUNTをデータベース内で直接使用できます。
消費（通貨）の量は、それぞれの顧客が得られるすべての消費（SUM）の合計の量を指定できます。
それぞれのデータ、各指標の平均値データを計算する必要性、の3つの指標については、AVGは（R）、AVGは（F）、AVG（M）平均と比較して各顧客の最後の3つの指標で表さ、顧客は、8つのカテゴリーに分けることができます。
| 最近であること | 周波数 | 金銭的な | 顧客タイプ |
| ↑ | ↑ | ↑ | キーと値のお客さま |
| ↑ | ↓ | ↑ | 顧客を開発することが重要 |
| ↓ | ↑ | ↑ | 顧客を保つことが重要 |
| ↓ | ↓ | ↑ | 顧客を維持することが重要 |
| ↑ | ↑ | ↓ | 一般的な値のお客様 |
| ↑ | ↓ | ↓ | 顧客の一般的な開発 |
| ↓ | ↑ | ↓ | 一般的に顧客を維持する |
| ↓ | ↓ | ↓ | 一般的に顧客を保持する |
- "↑"平均より大きいことを示す、"↓"以下の平均よりも示して、ナンシーのリマインダーに感謝、テーブルの間隔一定の矢印は逆転し、次の図はすべき
結果は
RFMのモデルは3つの指標から構成され、ここで使用される三次元座標系が示すように、平面のグラフが表示されないことができる座標、X軸は、 訪問頻度を表し、Y軸の周波数、Z軸通貨では、8、それぞれ、8象限の座標ユーザーのクラスは、テーブルの分類によれば、あなたは次の図の説明を使用することができます。
RFM分析、いくつかの欠陥がある、それが唯一のトランザクションのユーザーを分析することができますが、訪問したWebサイト上の消費制限の指標としてのユーザーが潜在的な顧客を見つけることができないように、分析することができない。 サイトはそのため、電子商取引のウェブサイトのユーザーは、データの豊かさの分析理由 - 唯一の取引データを持つこと、およびデータにアクセスするユーザーのブラウザを収集することができる、この定量的な分析は、ユーザーを観察するために広い視点になる拡張することができますユーザの詳細な分析については、次のWebサイトで。
コンセプトの部分の上から来ているMBA Baikeシンクタンク
>>この論文では、 BY - NC - SA契約、ソースを示して下さい： ウェブサイトのデータの解析 >> "電子商取引のウェブサイトのRFM分析"
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最近の消費（訪問頻度）
消費頻度（周波数）
消費量（金額）
これらの3つの指標に限定されない、独自のビジネスに応じて調整することができます。
@ laird.zheng ：はい、データ分析を行うためには、サイト固有のビジネスモデルや業務の特性と組み合わせる必要があります。
それを信じることができない、RFMは、ユーザはシンプルなバージョンの値の包括的な評価ですか。 これら二つのメソッドの使用や状態の違いは何ですか？
@ zhilavie ：ああ、RFMは、もともと伝統的なマーケティングの業界で使用されているので、唯一の顧客のトランザクションデータ、および電子商取引サイトのデータは、そのインデックスはまたその様に拡張することができる、より包括的なできることは、RFMに限定されるものではない。
、RFM以前の世代、異なるデータの基盤を理解する、ありがとう！
8つのクラスのために顧客のセグメンテーションを与える、私は最初のカテゴリはされるべきだと思う
↑↑↑↓↑↑顧客なぜ重要な価値をお客さまの訪問頻度の周波数金融の顧客の重要な値の型
@ ナンシー ：思い出させるためにありがとう、その訪問頻度は可能な限り小さいこと、テキストが後方に、そして私は下の表の下に注意して、明確にチェックしないではありません。
ああ、すべての権利は、私は多くを学ぶためにあなたを紹介させて。
非常に良い〜〜〜良いアイデア〜〜顧客分析のブロガーは、潜在顧客の分析の方法を学ばなければならない？ "
@ ヴィンセント ：すべてのユーザーのブログの分析は、関連する記事のために参照することができますを分析するウェブサイトのユーザーがこのディレクトリに。
RFMは大きく差がある、あなたが本当に、例えば、ビジネスの特定の特性のいくつかを組み合わせる場合は、このモデルの特定の使用、、通貨のユーザーの訪問頻度の周波数の異なるカテゴリをあまりにも広い使用、今回は別のカテゴリに応じてRFM分析を行う必要があります。
@ fly321283 ：ああ、仕事に実用的なアプリケーションと組み合わせて。
理論は非常にシンプルですが、私は操作すると、レポートの書き方を知らない。