處理客戶資料就像是在稻草堆裡找針一樣困難。你可能有數百甚至數千個用戶。有些用戶經常購買，有些花費很高，而有些則……嗯，可能已經消失好幾個月了。這時你可能會想，我們應該把重點放在誰身上？誰最有價值？誰有流失的風險？
這就是RFM分群發揮作用的地方。它是一個強大的框架，可幫助你根據最近一次購買時間（Recency）、購買頻率（Frequency）和消費金額（Monetary value）來了解客戶行為。借助Excelmatic等Excel AI工具，你無需構建嵌套公式或設置複雜規則就能獲得答案。
讓我們來看看我是如何使用Excelmatic對真實數據集進行RFM分群的。
數據集簡介
該數據集包含30個客戶，每個客戶都有最後一次購買日期、購買頻率和總消費金額。
步驟1 – 計算RFM分數
我問Excelmatic： 請根據最近一次購買時間、購買頻率和消費金額計算每個客戶的RFM分數。
幾秒鐘內，我就得到了每個客戶的RFM分數，每個指標（R、F、M）都在1 - 5的範圍內評分。分數越高，該客戶在該類別中的表現就越好。Excelmatic甚至將這些分數合併成一個整潔的RFM分群字段。
通常需要數十個公式、排名列和手動分箱的工作，現在只需一句話就能完成。
步驟2 – 了解每個分群的消費情況
接下來，我問： 請總結每個分群的平均消費金額。
輸出結果清晰且有意義。Excelmatic按RFM分群（如555、344、221）對客戶進行分組，並計算了每個分群的平均消費金額。像555這樣的分群平均消費最高，而那些購買頻率和消費金額較低的分群（如113或122）的總消費則少得多。
這讓我能直接確定哪些分群對收入的貢獻最大，哪些分群可能不值得花費精力去挽留。
步驟3 – 針對重新激活的客戶群體
最後，我問： 請推薦可以針對重新激活的客戶群體。
Excelmatic給出了一個深思熟慮的建議：那些最近沒有購買（最近一次購買時間分數低），但過去購買頻率高或消費金額高的客戶。這些就是「沉睡的忠誠客戶」——他們曾經很活躍，但現在變得安靜了。
我現在有了一份可用於重新激活行銷活動的清單。無需從CRM導出數據，也無需手動篩選，直接就能採取行動。
為什麼在Excel中使用AI進行RFM分群效果這麼好
通常，要進行RFM分群，你需要將日期轉換為天數、對數值進行標準化、在三個維度上對每個客戶進行排名，然後總結和解釋結果。這很有效，但老實說，很繁瑣。
使用Excelmatic或類似的AI助理，你只需像和分析師聊天一樣提出問題。困難的部分？已經解決了。你得到的是有價值的見解：誰是你最好的客戶，每個分群的價值是多少，以及誰正在流失。
總結
RFM並不是新技術，但將其與Excel AI工具相結合，讓它煥發了新的活力。它快速、直觀，最重要的是——可付諸行動。你不只是在看數字，而是能看到誰值得緊密維繫，誰可能需要推動一下，誰已經流失了。
所以，如果你的客戶名單看起來只是一行行數據，不妨將其導入Excelmatic等AI工具中。提出我在這裡使用的三個問題。不到10分鐘，你就會有一個分群策略、一個客戶留存計劃和一份重新激活名單——隨時可以實施。
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