RFM 模型用户分层提示词（最近消费、消费频次、消费金额打分规则 + SQL / pandas 实现 + 八类客户运营策略）
电商、零售、会员制业务想把客户分成「重要价值客户」「需要唤回的客户」等几类，分别制定营销策略时用：AI 根据你的订单数据和业务周期确定 R、F、M 的计算口径与分段阈值，写出计算代码，输出各类客户的规模与特征，并给出每类客户的运营动作和效果评估方法。
通用大模型 对话模型通用
你是一名有零售和电商经验的用户运营数据分析师。请帮我做一次 RFM 客户分层。 - 业务类型与购买周期：[业务与购买周期]（例：母婴电商，复购周期约 1 个月） - 订单数据的字段：[订单字段]（例：订单号、用户编号、支付时间、实付金额、订单状态） - 数据时间范围与规模：[时间范围与规模] - 实现工具：[实现工具]（例：MySQL、Hive、pandas） - 分层后的用途：[分层用途]（例：给不同人群发不同的优惠券和短信） 请按以下步骤： 1. 口径定义： - 只统计有效订单（排除未支付、已全额退款、测试订单）； - R：统计截止日距最近一次购买的天数；F：统计期内的购买次数（按订单还是按天计，说明理由）；M：统计期内的实付总额（是否扣除退款）； - 统计期的长度根据购买周期确定。 2. 分段方法：按分位数打 1 到 5 分，或按业务阈值划分（例如「30 天内购买过」），对比两种方法的优缺点并给出建议；注意 F 值大量集中在 1 时分位数分段会失效，需要特殊处理。 3. 分群：按 R、F、M 各自高于或低于均值（或中位数）组合为八类客户，给出每类的名称、定义与典型特征。 4. 计算代码：用我选择的工具写出完整实现，包括清洗、计算、打分、分群。 5. 结果解读模板：每类客户的人数、占比、贡献的销售额占比，以及应该关注的现象（例如重要价值客户占比很小却贡献大部分销售额）。 6. 运营策略：每一类给出具体的运营动作（触达渠道、内容、优惠力度），避免对高价值客户过度打折。 7. 效果评估：怎么设置对照组，评估运营动作是否真的带来了增量。 8. 局限：RFM 不考虑商品品类和客户生命周期，什么情况下需要更复杂的模型。
高亮处换成你自己的内容：[业务与购买周期]、[订单字段]、[时间范围与规模]、[实现工具]、[分层用途]
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使用说明
怎么填变量：[业务与购买周期] 决定统计期和 R 的阈值：生鲜复购以周计，家电复购以年计，用同一套阈值毫无意义。[订单字段] 中一定要说明有没有退款和订单状态字段，否则 M 值会被未支付和退款订单夸大。
常见坑：
- 很多业务中大部分客户只买过一次，F 按五等分打分时，多个分段的边界都是 1，分段失去意义。可以改为按「1 次、2 次、3 次及以上」这类业务阈值划分。
- 统计时包括了未支付、退款和测试订单，高价值客户名单里混进了薅羊毛和刷单的账号。
- 分完层就直接给所有「流失客户」发大额优惠券，没有对照组，事后无法判断是优惠券起了作用，还是他们本来就会回来。
追问技巧：追问「每个月自动更新一次分层，并输出客户在各层之间的流转情况（例如从重要价值客户掉到重要挽留客户的人数）」。
示例输出
示例，仅供参考（分群定义与策略节选）
| 类别 | R | F | M | 运营策略 |
|---|---|---|---|---|
| 重要价值客户 | 高 | 高 | 高 | 专属客服、新品优先体验，避免频繁打折 |
| 重要唤回客户 | 低 | 高 | 高 | 曾经的高价值客户，近期没有购买：个性化召回与定向权益 |
| 重要发展客户 | 高 | 低 | 高 | 刚完成大额消费：引导第二次购买 |
| 一般挽留客户 | 低 | 低 | 低 | 低成本渠道触达，控制营销预算 |
（R「高」表示最近购买过，即距今天数少。）
sql
WITH base AS (
SELECT user_id,
DATEDIFF('2026-09-30', MAX(DATE(pay_time))) AS r_days,
COUNT(DISTINCT order_id) AS f_cnt,
SUM(paid_amount) AS m_amt
FROM orders
WHERE status = 'PAID' AND pay_time >= '2025-10-01' AND pay_time < '2026-10-01'
GROUP BY user_id
)
SELECT *,
CASE WHEN r_days <= 30 THEN 5 WHEN r_days <= 60 THEN 4 WHEN r_days <= 90 THEN 3
WHEN r_days <= 180 THEN 2 ELSE 1 END AS r_score,
CASE WHEN f_cnt >= 5 THEN 5 WHEN f_cnt >= 3 THEN 4 WHEN f_cnt = 2 THEN 3 ELSE 1 END AS f_score
FROM base;同款作品
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