客户订购支付金额跟客户实际使用消费金额最终是相等的，因此，从订购交费角度构建的RFM模型是可取的。 因此需要从客户交费角度来考虑对客户进行RFM模型建模，以RFM模型为基础,通过客户的RFM行为特征衡量分析客户忠诚度与客户内在价值。 从公司所有的客户记录中选择近年内还有消费订购记录的客户进行分析。把这个指标R、F、M按价值从低到高排序，并把这个指标作为XYZ坐标轴，大于等于总RFM平均值的为价值高坐标、小于总RFM平均值的为价值低坐标。
可以划分为个类别客户价值
空间分类规则如下图： 图 RFM模型客户价 LINE数据 值空间分类规则图 H计算RFM权重 虽然可以按照RFM模型把客户进行分类，但是这种分类只是确定了客户的聚类，却没有把各类客户之间进行一个量化的价值比较，无法对各种类别的客户群体进行权重的排名，因而对各类客户的RFM各个指标权重进行定义非常必要，需要结合各类指标的权重给各类客户进行综合价值的评分。
简称也称为层次分析法
是在世纪7年代中期由美国运筹学家托马斯·塞 期更新标签以确保 蒂T.L.sty正式提出。它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法，它的基本思路与人对一个复杂的决策问题的思维、判断过程大体上是一样的。 .、构造对比矩阵 设共有 个元素RFM模型中等于参与比较，则称为成对比较矩阵，其中在比较第 i 个元素与第 j 个元素相对上一层用户价值的重要性时，使用数量化的相对权重 来描述。 成对比较矩阵中 的取值可按下述标度进行赋值。
在 – 及其倒数中间取值
其中取值含义如下： ，元素 i 与元素 j 对上一层次因 AGB目录 素的重要性相同； ，元素 i 比元素 j 略重要； ，元素 i 比元素 j 重要； 7， 元素 i 比元素 j 重要得多； ，元素 i 比元素 j 的极其重要； ，元素 i 与 j 的重要性介于 与之间； ，,,…,， 当且仅当 ，其中，当 i j 时， 。 针对RFM模型，建立的成对比较矩阵，其中矩阵中的 参数根据实际业务场景进行赋值。比如创建R、F、M的成对比较法，得到的比较矩阵如：，其中 表示F消费频率比R最近一次订购时间间隔的重要性之比为，F消费频率比R最近一次订购时间间隔略重要。 .、一致性检验 从理论上来说，完全一致的成对比矩阵的权向量是精确度是最高的。其中矩阵如果是完全一致的成对比较矩阵，那么，其中。
