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取近两年还有订购记录的客户设定为一个集合统计客户样本数据，RFM模型对客户分层的可视化看板如图所示： 图 RFM模型对客户分析看板 按维度筛选； RFM客户价值分类：是整个RFM模型的核心，直观显示了个客户群的人数以及占比。 k均值聚类RFM模型H分层，对统计的样本客户进行分类； 个客户群：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； RFM分类-交易金额：在RFM指标中，往往我们更关心个客户群中各个客户群的价值贡献，交易金额可以更直观的看出哪个客户群的价值较大。


显示不同客户群金额占比； FM消费能力 – R消费流失：通过MF分布来直观看到客户的消费能力分布，进而通过R的大小来判断客户的忠诚度，定位价值高忠诚度高的客户群体。 横坐标为M-值度消费金额，纵坐标为F-频度 加拿大 whatsapp Fan 消费频率，点大小为R-近度最近一次消费时间间隔； RF消费异动 – M消费额度：通过RF分布来直观看到客户的消费异动情况，进而通过M的大小来判断哪些客户更有必要挽回。 横坐标为F-频度消费频率，纵坐标为R-近度最近一次消费时间间隔，点大小为M-值度消费金额； RM消费潜能 – F消费频率：通过MR分布来直观看到客户的消费潜能情况，进而通过F的大小来挖掘更有价值的客户。


横坐标为M-值度消费金额，纵坐标为R-近度最近一次消费时间间隔，点大小为F-频度消费频率； K均值客户聚类：通过列表展示K-均值聚类法划分的类客户的RFM聚类信息，更直观的通过价值得分对所有聚类的客户群进行价值大小排序； 列表展示信息：客户类别序列号、客户级别、近度天、频度次、值度SD、客户数量、客户数量占比、交易金额、交易金额占比、价值得分； 客户交易明细：显示各客户类型下的客户交易明细。 陪拍，普通人的生意能走多远? 美”应该是大部分人都想追求的东西，我们出去玩时也会想拍一些美丽、好看的照片，于是“陪拍工具人”开始慢慢兴起。