RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。
R值（最近一次消费）消费指的是客户在店铺消费最近一次和上一次的时间间隔，理论上R值越小的客户是价值越高的客户，即对店铺的回购几次最有可能产生回应。
F值（消费频率）消费频率是客户在固定时间内的购买次数。最常购买的顾客，也是满意度、忠诚度最高的顾客
M值（消费金额）用户的交易金额，可以分为累计交易金额和平均每次交易金额，根据不同的目的取不同的数据源进行建模分析。
RFM规则配置可配置R值（最近一次消费）F值（消费频率）M值（消费金额），给客户忠诚度划分等级。
在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。RFM可以用来提高客户的交易次数。有些人会用客户绝对贡献金额来分析客户是否流失，但是绝对金额有时会曲解客户行为。因为每个商品价格可能不同，对不同产品的促销有不同的折扣，所以采用相对的分级(例如R、F、M都各分为五级)来比较消费者在级别区间的变动，则更可以显现出相对行为。企业用R、F的变化，可以推测客户消费的异动状况，根据客户流失的可能性，列出客户，再从M（消费金额）的角度来分析，就可以把重点放在贡献度高且流失机会也高的客户上，重点拜访或联系，以最有效的方式挽回更多的商机。
掌握客户消费趋势，根据忠诚度等级划分，针对不同类型的用户采用不同的对策，该召回的召回，该放弃的放弃，集中火力进攻关键用户。然后再不断的调整-尝试-优化-总结-优化，确实出最优方案。
通常吸引一个几个月前才上门的顾客购买，比吸引一个一年多以前来过的顾客要容易得多。让消费者一直顺着阶梯往上爬，要将一次购买者变成两次的，两次购买的顾客往上推成三次购买的顾客，，与顾客建立长期的关系而不仅是卖东西，会让顾客持续保持往来，并赢得他们的忠诚度。
