logo

客户分析必知必会的3大模型:帕累托分析、四象限分析、RFM分析 | 帆软九数云

九数云BI小编 | 发表于:2026-01-11 15:58:17

很多企业在客户分析上往往陷入误区:数据一堆,报表一大堆,但很少能得出真正可落地的结论。

销售额、客户名单、交易次数……表面上掌握了所有数据,但对业务决策的价值却有限。

那么怎么做好客户分析?今天借由3个经典的分析模型给大家讲清楚客户分析的底层逻辑

一、客户分析的核心思路

先明确一个事情:

数据本身并不能创造价值,客户分析的价值在于通过分析理解客户行为和贡献,并据此优化资源分配

企业分析客户的核心维度包括三方面:

  1. 贡献:客户为企业带来了多少直接价值?
  2. 潜力:客户未来可能带来的增长空间如何?
  3. 行为:客户的活跃度、忠诚度、购买规律如何?

在有限资源下,企业必须优先关注核心客户和潜力客户,而低贡献客户则需要分析原因、优化策略;做到不仅知道“谁买了多少”,还能理解“谁值得重点经营、谁有成长空间、谁可能流失”,从而最大化资源利用效率。


二、3大经典客户分析模型

三大经典模型——帕累托分析、四象限分析和RFM分析——正好对应不同的分析维度,互为补充,形成完整的客户价值评估框架:

  • 帕累托分析:帮你快速找到贡献最大的少数核心客户;
  • 四象限分析:结合销售额和利润,把客户类型划分清楚;
  • RFM分析:从活跃度、频次和金额三维度精细衡量客户价值。

1、帕累托分析:抓住最重要的少数

帕累托分析源自经济学中的二八法则,告诉我们:大多数结果往往来自少数关键因素。其背后的原理很简单:拎重点,区别对待。

在客户分析中,通过销售数据或利润数据按客户贡献排序,计算累计占比,我们可以将客户大致划分为3类

  • A类客户(重点客户):累计贡献前70%的销售额,数量通常不到20%。这些客户是利润核心,需重点维护
  • B类客户(重要客户):累计贡献接下来的20%销售额,保持良好关系,防止流失。
  • C类客户(普通客户):仅贡献最后10%的销售额,可考虑自动化服务或降低维护成本。

客户分析必知必会的3大模型:帕累托分析、四象限分析、RFM分析插图

除此之外,我们也可以用于诊断企业的客户健康度:

  • 如果80%的利润来自约20%的客户,说明企业核心客户集中、客户群体健康。
  • 如果80%的利润来自超过20%的客户,说明核心客户尚不够集中,需要进一步优化客户结构。
  • 如果80%的利润来自少于20%的客户,则基础客户群需要扩展,风险集中在少数客户身上。

客户分析必知必会的3大模型:帕累托分析、四象限分析、RFM分析插图1

这不仅是数字判断,更是一种资源配置思维:有限精力必须放在能创造最大价值的地方,而不是均衡投入到所有客户身上。

2、四象限分析:判断价值与潜力全景

帕累托分析解决了“抓重点”的问题,但它只回答了一个问题——客户现在贡献了多少

而在企业经营中,仅看“贡献”是不够的,还要看“潜力”。 四象限分析正好提供了一个从价值与潜力双维度判断客户优先级的方法。

最常见的四象限分析,通常以“销售额”和“利润率”作为横纵坐标。

  • 销售额代表客户带来的体量价值;
  • 利润率代表客户带来的效益质量。

通过这两个维度交叉,我们可以把客户划分为四类:

客户分析必知必会的3大模型:帕累托分析、四象限分析、RFM分析插图2

  • 高销售额 + 高利润:企业的利润支柱;深度经营、强化关系、制定差异化服务策略
  • 高销售额 + 低利润:战略型客户;控制让利、优化价格结构、提升附加值
  • 低销售额 + 高利润:潜力客户;加大营销投入、挖掘增长潜力
  • 低销售额 + 低利润:低效客户;评估保留价值,必要时优化或放弃

除此之外,客户潜力和价值并不是一成不变的,我们可以每月进行一次四象限诊断,看客户价值的变化趋势:

  • 有些客户现在利润低,但未来潜力高;
  • 有些客户当前体量大,但已触顶、难再增长。

客户分析必知必会的3大模型:帕累托分析、四象限分析、RFM分析插图3

四象限分析的意义在于建立这种动态认知,帮助企业看清资源应该投向哪一类客户。

3、RFM分析:衡量用户关系

如果说帕累托关注的是“客户的重要性”,四象限关注的是“客户的结构”,那么RFM模型讲的就是“客户关系的温度”

——也就是客户与企业之间连接的强弱与活跃程度。

RFM模型由三个维度构成:

  • R(Recency):最近一次交易时间——客户是否仍然活跃;
  • F(Frequency):交易频率——客户是否稳定复购;
  • M(Monetary):交易金额——客户是否有高价值贡献。

客户分析必知必会的3大模型:帕累托分析、四象限分析、RFM分析插图4

RFM模型的意义在于让企业从“行为数据”角度看客户,而不是只看销售额。

举个例子:

一家会员制零售品牌通过RFM分析发现,有一批客户虽然单次消费金额高(M高),但最近几个月没有复购(R低、F低)。

这说明他们可能在流失边缘。于是企业针对这类客户,推出“召回型”营销活动,提升他们的活跃度。

相反,那些频繁购买但客单价低的客户,则更适合进行“客单价提升型”营销,比如捆绑销售、满减优惠等。

RFM模型的关键,不在于“分几类”,而在于通过分类行动。通常我们可以把客户划分为八类:

  • R高F高M高:忠诚客户——重点维护
  • R高F高M低:成长客户——引导升级
  • R高F低M高:潜在大客户——重点挖掘
  • R低F高M高:风险客户——重点挽留
  • R低F低M低:流失客户——降低投入

客户分析必知必会的3大模型:帕累托分析、四象限分析、RFM分析插图5

RFM的真正价值不在模型本身,而在于它让企业开始用“关系视角”理解客户。过去我们常问:“这个客户值不值钱?” 但更有价值的问题其实是:“这个客户还会不会再来?”

在竞争越来越激烈的今天,客户关系的维护成本远低于新客户获取成本。RFM模型的价值在于让企业从“销售导向”转向“关系导向”,从“结果管理”转向“过程管理”。当你能用RFM及时识别客户关系的温度变化时,增长也就不再是靠刺激,而是靠经营信任和体验。

写在最后

帕累托、四象限、RFM三大模型,其实构成了一个完整的客户分析闭环:

  • 帕累托告诉你谁是现在的重点
  • 四象限告诉你谁值得未来投资
  • RFM告诉你客户关系是否稳固

它们的共同底层逻辑是:真正的客户分析,不是做报表,而是通过数据理解“谁最值得被经营、谁最可能成长、谁正在远离”。

热门产品推荐

九数云BI是一个人人都可轻松上手的零代码工具,您可以使用它完成各类超大数据量、超复杂数据指标的计算,也可以在5分钟内创建富有洞察力的数据看板。企业无需IT、无需大量资源投入,就能像搭积木一样搭建企业级数据看板,全盘核心指标综合呈现,用数据驱动商业决策。
相关内容 查看更多

随时随地在线分析

现在注册,即可领取15天高级版免费使用,体验数据扩容、自动化数据预警、 每日定时更新等20+项强大功能
立即使用