等于总均值，则给该指标对应坐标为价值高坐标； K均值聚类类别客户的均值小于总均值，则给该指标对应坐标为价值低坐标； 划分RFM客户价值分类： 根据RFM空间坐标模型，匹配对应R、F、M三个指标的坐标，把K均值聚类的个类别客户划分为个类别：重要价值客户、重要发展客户、重要保持客户、重要挽留客户、一般价值客户、一般发展客户、一般保持客户、一般挽留客户。 客户价值排序 、RFM指标分类客户价值 输出每一类客户的评分集合 ，其中< i <，R，F，M分别代表R近度、F频度、M值度的等级评分。
对评分集合的RFM属性进行规格化，规格化，其中按照映射公式把各个属性均映射到[,]区间的结果。 RFM指标评分分类划分的＊＊ 类客户进行价值排序： 假如计算出RFM矩阵权重的权向量，那每一类客户的综合总得分等于：规格化的各 意大利 whatsapp 号码列表 指标值的加权平均值，每类客户的总得分为 。 通过总得分的大小可以对＊＊ 类客户进行优先级排序，指导运营支撑决策。 RFM指标分类划分成的类客户重要价值客户、重要发展客户、重要保持客户、重要挽留客户、一般价值客户、一般发展客户、一般保持客户、一般挽留客户进行价值排序： 计算分类RFM空间坐标划分的类客户客户中归属类客户指标评分分类的＊＊ 类客户)规格化指标属性的平均值； 类客户规格化后各个指标的平均值，其中< i <，分别代表每类客户R近度、F频度、M值度的规格化指标平均值。
比如：，其中< i <n，n指的是对应空间类别中归属类别指标评分分类的＊＊ 类客户数，指的是对应空间类别中归属类别指标评分分类的＊＊ 类客户)的规格化属性R之和； 假如计算出RFM矩阵权重的权向量，那每一类客户的综合总得分等于：的各指标值的加权平均值，每类客户的总得分为 。 通过总得分的大小可以对RFM坐标空间划分的类客户进行优先级排序，指导运营支撑决策。 、k-均值聚类客户价值 把集合D中每一个元素客户的RFM属性进行规格化，是基于按照映射公式把各个属性均映射到[,]区间的结果； K-均值聚类法划分的＊＊ 类客户进行价值排序： 计算聚类中每类客户被规格化后各个指标的平均值，其中< i <，分别代表每一个客户R近度、F频度、M值度的规格化指标平均值。