案例：
今年年货节，一家食品公司发现销售额急剧下跌，老板问了一圈没人说得清楚问题出在哪里，听从高人建议请了个数据分析师，花了一下午统计分析数据，找除了销售额下降的原因——重要“价值客户”流失。
数据分析师在做数据分析的时候就用到了RFM模型，RFM模型是衡量客户价值和客户创造利益能力的重要工具和手段，最近一次消费 (Recency)、消费频率 (Frequency)、消费金额 (Monetary)这3个要素构成了客户价值分析最好的指标：P2
用RFM模型分析客户之后，就可以对客户群分类：
（1）重要价值客户：最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高，必须是VIP啊！
（2）重要保持客户：最近消费时间较远，但消费频次和金额都很高，说明这是个一段时间没来的忠诚客户，我们需要主动和他保持联系。
（3）重要发展客户：最近消费时间较近、消费金额高，但频次不高，忠诚度不高，很有潜力的用户，必须重点发展。
（4）重要挽留客户：最近消费时间较远、消费频次不高，但消费金额高的用户，可能是将要流失或者已经要流失的用户，应当给予挽留措施。P3
在实操的时候，可以对RFM模型中的1-3个指标进行客户细分。细分指标需要在自己可操控的合理范围内，并非越多越好，一旦用户细分群组过多，一来会给自己的营销方案执行带来较大的难度，而来可能会遗漏用户群或者对同个用户造成多次打扰。P4
