RFM 模型一'模型介绍 1二、模型建立 21、指标权重确立 2建立判断矩阵 2归一化处理 3计算判断矩阵的最大特征根入 32、R、F、M、T 值的标准化 43、计算单个客户的价值得分 44、将客户分类，计算每一类客户的价值得分 5三'存在问题与优化方向 6一、模型介绍在营销活动中，每个客户的价值因其购买能力和实际需求的不同而各不相同，寻找一种工具来辨别客户价值至关重要
客户价值模型的建立可以对客户进行排序分类，然后对客户进行个性化营销
本文为南航精准营销体系的建立引入了 RFMT 模型，它以客户关系领域广泛用来衡量客户价值和描述客户行为的 RFM 模型为基础，拓展而成
RFMT 模型有四个指标，如下•R(Recency)R 表示用户最近一次购买南航机票的时间间隔
理论上，最近一次消费时间越近的用户应该是比较好的用户，对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应
R 指标主要刻画了用户对南航网站的关注程度
•F(Frequency)F 表示用户在限定时间内购买机票的频率，消费频率越高的用户，其满意度和忠诚度也就越高
F指标主要刻画了用户对南航的忠诚度
•M(Monetary)M 表示用户在限定时间购买南航机票的平均金额
消费金额是所有数据库报告的支柱，直接反应了南航的盈利情况
M 指标主要刻画了用户的购买力
•T(Topest)T 表示单次购买的最高金额，反映的是客户一次性消费的最高能力
RFMT 模型以上述四个指标为替代变量，通过指标标准化和赋予权重来计算客户价值，然后根据用户价值来进行均值聚类分析，将用户分成不同的类别，作为南航精准营销的基础
模型建立•研究对象：南航购票客户•客户定位：姓名+证件号码•数据：2013 年 1 月 1 日——2013 年 1 月 31 日的官网销售数据•20 万条销售记录•模型涉及：数据分析、网站营销、网站推广•执行问题
