比如：，其中< i <n，n指的是对应空间类别中归属类别指标评分分类的＊＊ 类客户数，指的是对应空间类别中归属类别指标评分分类的＊＊ 类客户)的规格化属性R之和； 假如计算出RFM矩阵权重的权向量，那每一类客户的综合总得分等于：的各指标值的加权平均值，每类客户的总得分为 。 通过总得分的大小可以对RFM坐标空间划分的类客户进行优先级排序，指导运营支撑决策。 、k-均值聚类客户价值 把集合D中每一个元素客户的RFM属性进行规格化，是基于按照映射公式把各个属性均映射到[,]区间的结果； K-均值聚类法划分的＊＊ 类客户进行价值排序： 计算聚类中每类客户被规格化后各个指标的平均值，其中< i <，分别代表每一个客户R近度、F频度、M值度的规格化指标平均值。
比如：，其中< i <n，n指的是每类中的客户设备数，指的是规格化之和； 假如计算出RFM矩阵权重的权向量，那每一类客户的综合总得分等于：的各指标值的加权平均值，每类客户的总得分为 。 通过总得分的大小可以对k均值 喀麦隆 whatsapp 粉丝 聚类的类客户进行优先级排序，指导运营支撑决策。 K-均值聚类法对按照RFM坐标空间划分的类客户重要价值客户、重要发展客户、重要保持客户、重要挽留客户、一般价值客户、一般发展客户、一般保持客户、一般挽留客户进行价值排序： 计算每类客户被规格化后各个指标的平均值，其中< i <，分别代表每一个客户R近度、F频度、M值度的规格化指标平均值。
假如计算出RFM矩阵权重的权向量，那每一类客户的综合总得分等于：的各指标值的加权平均值，每类客户的总得分为 。 通过总得分的大小可以对RFM坐标空间划分的类客户进行优先级排序，指导运营支撑决策。 可视化分析 进行客户价值分类的过程中，需要能支持从不同维度来通过RFM模型对客户进行分类，针对同类别的客户采取不同的运营策略，数据驱动决策，帮助企业解决客户运营问题。其中最近消费以及消费频次是最有力的预测指标，可以预测客户下一次购买时间点以及行为。