frenquency：消費頻率是顧客在限定的期間內所購買的次數。我們可以說最常購買的顧客，忠誠度相對高於其它顧客。
monetary：消費金額的意義不言而喻。
一、rfm分類：（參考：arthur hughes 顧客五等分模型）
1、 查詢出一年時間內（以查詢時間向前推一年計算）所有vip顧客的最近一次購買時間；
2、 將靠前（離查詢時間最近）20％標記為5，前20％－40％，標記為4，前40％－60％，標記為3，前60％－80％，標記為2，前80％－100％，標記為1。依次類推，將此項上所有顧客分成5－1五等分；
3、 查詢出在一年內所有vip顧客的消費頻次及購買金額，已同樣的方法劃出5等並進行5－1的標記；
4、 將r、f、m三項對應到單個顧客，最終每個顧客將出現乙個由三個數字組成的陣列；
5、 將每個顧客對應的三位數相加，作為顧客價值的得分，進行標記。
二、顧客價值及流失監控模型
1、 顧客價值模型
理論上來說，同等的資源投入的情況下，一名超優質顧客的回報將會是優質顧客的5倍，可以推出，在資源有限的前提下，滿足顧客的順序應該也是自上而下的：
1） 要求系統對每個顧客進行評分並歸類
2） 評分及歸類以分店為單位（按照三月內消費次數最高分店計算，如果出現兩店消費次數一樣算為老店顧客）
2、 流失顧客監控模型
由圖可以看出，只有在右下象限的顧客是最需要重點關注並對其進行挽留的，顧客流失專案主要是對此類顧客進行：
1）要求系統能自動對各分店此類顧客進行自動標記；
r≥3且m≥3 ：**值忠誠 r＜3且m≥3 ：**值流失
r＜3且m＜3 ：低價值流失 r≥3且m＜3 ：低價值忠誠
2）自動顯示此類顧客數量及佔比情況；
3）能夠批量查詢此類顧客單個基本資料；
4）查詢結果可以匯出。
3、顧客分類模型
由圖可以很清楚的看出單個顧客的型別（所在象限），從而判斷出對此顧客採用的營銷策略。
1、 要求系統能自動對各分店此類顧客進行自動標記；
f≥3且m≥3 ：高頻次**值 f＜3且m≥3 ：低頻次**值
f＜3且m＜3 ：低頻次低價值 f≥3且m＜3 ：高頻次低價值
2、 自動顯示各類顧客數量及佔比情況；
3、 能夠批量查詢此類顧客單個基本資料；
4、 查詢結果可以匯出。
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