1、要制作RFM模型，首先要准备一个数据源，我们下面以电商行业的数据源为参考案例，数据源需包含订单编号、订单日期、客户名称、订单数量、订单金额等字段：
2、在开始制作之前，我们先在数据源中插入一个辅助列，计算出每个订日期到今天的时间间隔，这个可以用Today()函数减去订单日期这一列得出：
3、第一个要计算的是R，也就是近度，意思是计算客户距离今天购买最近的天数，上面我们已经把客户每个订单距离到现在的时间间隔算出来了，只要把每个客户距离现在最短的那个天数提取出来就行了，可以利用MINIF这个函数去进行条件提取最小值：
4、第二个要计算的是F，也就是消费频率，这里我们可以利用countif去对客户名称这一列进行计算，这样便可以的得出每个每个客户的购买次数：
5、第三个是要计算的是M，也就是消费金额，这个用客户的总消费金额除以客户的订单数量便可以算出，先用sumif把订单金额这一列的金额求出，然后再利用countif求出客户的订单数量，这个和上面F的计算逻辑是一样的，最后两个数相除，便可以得出M的数据：
6、R、F、M的数据计算好了之后，接下来便可以对其进行判定了。这里我们就用字斤谯噌最常规的判定方法，先计算R、F、M三个字段的平均值，然后再利吹涡皋陕用IF函数对其进行判定，如果在平均值以上的，那就是高，如果平均值以下的那就是低，这样便可以得出每个客户的近度、频度和消费金额情况：
7、下面我们把近度、频度、销售金额这三个字段用“&”连接起来，还要准备一个RFM模型的辅助表，辅助表里也要把近度、频度、销售金额这三个字段用“&”连接起来，这样就能利用vlookup把辅助表里的客户类型这个字段匹配到电商数据源里了：
8、把辅助表里的客户类型匹配过来之后， RFM模型就算是制作完成了，我们可以直接在表格内对客户类型这个字段进行筛选，也可以利用笳剔邸哚透视表对其进行透视筛选。通过RFM模型，我们可以快速从数据中得出哪些客户是重要挽留客户，哪些客户是重要发展客户，这为我们日常的业务决策提供了非常有力的帮助：
9、如果数据源较大，筛选不是很方便的话，可以把数据源上传到智分析的系统中去做数据展示，处理效率会大大提高：
