根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：

• 最近一次消费(Recency)
• 消费频率(Frequency)
• 消费金额(Monetary)

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。该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。

RFM模型较为动态地层示了一个客户的全部轮廓，这对个性化的沟通和服务提供了依据，同时，如果与该客户打交道的时间足够长，也能够较为精确地判断该客户的长期价值(甚至是终身价值)，通过改善三项指标的状况，从而为更多的营销决策提供支持。

在RFM模式中，R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。

RFM非常适用于生产多种商品的企业，而且这些商品单价相对不高，如消费品、化妆品、小家电、录像带店、超市等；它也适合在一个企业内只有少数耐久商品，但是该商品中有一部分属于消耗品，如复印机、打印机、汽车维修等消耗品；RFM对于加油站、旅行保险、运输、快递、快餐店、KTV、行动电话信用卡、证券公司等也很适合。

RFM可以用来提高客户的交易次数。业界常用的DM(直接邮寄)，常常一次寄发成千上万封邮购清单，其实这是很浪费钱的。根据统计(以一般邮购日用品而言)，如果将所有R(Recency)的客户分为五级，最好的第五级回函率是第四级的三倍，因为这些客户刚完成交易不久，所以会更注意同一公司的产品信息。如果用M(Monetary)来把客户分为五级，最好与次好的平均回复率，几乎没有显著差异。

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。

RFM也不可以用过头，而造成高交易的客户不断收到信函。每一个企业应该设计一个客户接触频率规则，如购买三天或一周内应该发出一个感谢的电话或Email，并主动关心消费者是否有使用方面的问题，一个月后发出使用是否满意的询问，而三个月后则提供交叉销售的建议，并开始注意客户的流失可能性，不断地创造主动接触客户的机会。这样一来，客户再购买的机会也会大幅提高。

企业在推行CRM时，就要根据RFM模型的原理，了解客户差异，并以此为主轴进行企业流程重建，才能创新业绩与利润。否则，将无法在新世纪的市场立足。