什麼是 RFM？

RFM 模型是零售與電商常用的顧客價值評估架構，將顧客行為拆成三種構面：

• R👉Recency（最近性）：顧客最近一次消費距現在有多久了？越近代表越顧客近期越活躍。
• F👉Frequency（頻率）：在觀測期間內下過幾次訂單？次數越多，忠誠度通常越高。
• M👉Monetary（金額）：累計消費總額，也稱 Lifetime Value，越高代表對企業營收的貢獻越大。

策略應用： 先用 SQL 算出每位顧客的 R、F、M 指標，再將每個指標進行評分，最後合併為 RFM 分數。便於一眼找出最高分的為超級 VIP，或最低分的高流失風險客。

以Google BigQuery為練習情境

Google BigQuery- Public Datasets- theLook eCommerce

📌找到Google Cloud BigQuery中的Public Datasets 的教學影片

https://youtu.be/B16EJZi838s

🟥 R：Recency – 最近一次購買距今多久？

📌 定義

• Recency 表示顧客最後一次消費的時間距今多久。
• 意義：時間越近，顧客「活躍度」越高，更有機會再次消費。

💡 應用範例

• 針對 最近 30 天內有消費 的客戶，發送新品推薦。