首先，我们要下载您的客户信息以及您指定的 KPI。在这里，我们 俄罗斯手机号 直接从 Barilliance 下载了这些信息，并将其上传到 Google Sheet。
我删除了一些我忘记关闭的不需要的列：会话、上次查看、首次查看、首次订购和 AOV。
接下来，您将添加三列 RFM 分数。顶部的标题分别为“最近”、“频率”和“货币化”。
最后，我对数据应用过滤器，以便轻松进行排序。如果您不知道如何应用过滤器，该过程很简单。选择所有数据，包括标题（您可以按住 Shift+Command+箭头快速完成此操作）。
选择所有数据后，单击数据->过滤。
完成后，你的工作表看起来应该是这样的。
带数据过滤器的RFM分析
步骤 2.b：根据新近度 KPI 对客户进行排序
导航至您的“最近购买”KPI，并按适当顺序对列表进行排序。在本例中，我们转到“距上次购买的天数”，然后按降序排序。
按最近 KPI 排序的 RFM 分析
步骤 2.c：根据位置对每个客户进行评分
最后，根据每个顾客的职位进行评分。
尽管有几种方法可以做到这一点，但我发现最简单、最有用的方法是使用四分位数。
将您的客户总数除以四。接下来，为每个四分位数给出一个反映其排名的分数。