RFM的含義如下：
1、R（Recency）：客戶最近壹次交易時間的間隔。R值越大，表示客戶交易發生的日期越久，反之則表示客戶交易發生的日期越近。
2、F（Frequency）：客戶在最近壹段時間內交易的次數。F值越大，表示客戶交易越頻繁，反之則表示客戶交易不夠活躍。
3、M（Monetary）：客戶在最近壹段時間內交易的金額。M值越大，表示客戶價值越高，反之則表示客戶價值越低。
4、RFM分析就是根據客戶活躍程度和交易金額的貢獻，進行客戶價值細分的壹種方法。
rfm分析方法如下：
我們通常采用交易數據的格式進行分析。因為交易數據可以整理成客戶數據，而客戶數據無法還原成交易數據。即用交易數據的字段可以得到客戶數據的字段，反之不行。
具體是“交易數據”還是“客戶數據”根據數據源文件的格式而定。
變量：選擇各個變量
分箱化：評分的總分是多少
保存：生成哪些新的變量，可以自定義名稱。
輸出：可以全部勾選，為了能全面的解讀RFM分析結果。
確定後，生成了四個新的變量
嶄新-得分：最後壹次交易的時間間隔得分；
頻率-得分：交易總次數得分；
消費金額-得分：交易總金額得分；
RFM得分：RFM得分
分析結果解讀：
該圖主要用來查看每個RFM匯總得分的客戶數量分布是否均勻。
我們期望均勻的分布，若不均分，則應該重新考慮RFM的適用性或嘗試另壹種分箱方法（減少分箱數目或隨機分配綁定值）
“RFM熱圖”是交易金額均值在RS和FS繪制的矩陣圖上的圖形化表示，用顏色深淺表示交易金額均值的大小，顏色越深，表示相應矩陣塊內的客戶交易金額均值越高。
如本例隨著RS和FS的分值增大，顏色越來越深，說明客戶最近壹次交易時間越近、交易次數越多，其平均交易金額越高。
該圖是最後壹次交易時間、交易總次數、交易總金額之間的散點圖。
通過散點圖可以清晰直觀的看到三個分析指標兩兩之間的關系，便於指標相關性評估。
本例中，交易總次數和交易總金額存在較為明顯的線性關系，而最後壹次交易時間和另外兩個分析指標之間的相關性較弱。