spss modeler 是 ibm 开发的一款专业级数据分析与建模平台，广泛服务于数据挖掘、客户分析及商业智能等实际业务场景。其中，rfm 模型作为客户价值分析的经典方法，在电子商务、连锁商超等零售行业中被高频应用于客户分层、价值评估与精准营销目标人群的圈选。本文将系统讲解如何在 spss modeler 中完成完整的 rfm 分析流程，助力企业快速识别高潜力与高价值客户，科学制定营销方案，持续提升用户转化与复购表现。
1、 在软件界面下方的“源”选项卡中，选择“可变文件”节点，并通过该节点加载待分析的原始交易数据。
2、 从“源”面板中拖入“排序”节点，设置按“顾客ID”字段升序或降序排列，以确保后续计算逻辑稳定、执行效率更优。
3、 在“源”区域中选取“RFM 汇总”节点并接入流程，用于自动计算每位客户的最近购买时间（Recency）、购买频次（Frequency）和消费金额（Monetary）。注意：该节点必须连接一个“表”节点用于结果输出，否则流程将无法成功运行。
4、 在“源”面板中添加“RFM 分析”节点，系统将基于汇总结果对每个客户进行标准化打分与等级划分，最终生成 R、F、M 各维度得分及综合 RFM 类别标签。
5、 利用“排序”节点结合“样本”节点，对客户 RFM 综合得分由高到低排序，并抽取前 N 位客户 ID。这部分客户即为企业当前最核心的目标客群，可优先纳入优惠推送、会员升级或专属活动等精细化运营计划中。
