表2.2从M（消费金额）的角度来分析，可以把重点放在象限2和象限3（加黄色），此类客户单此贡献度高，可重点拜访或联系，以最有效的方式挽回更多的商机。

　　表2.3 按累计购买金额划分象限的RFM标准分析

　　表2.3 还是从M（消费金额）的角度来分析，atv，可以发现人民币的主要贡献值都在于流失客户身上，也就是说，你从老客户身上压榨的油水太少啦！你的CRM维护工作做的不行噢~新客的二次召回是下一阶段重点要关注的问题点。

　　三、基于RFM模型的老客户召回逻辑

　　再举这么一个假设：

　　你有10000个客户，需要发短信或邮件最大程度（人数或者消费金额）召回他们，但是你的预算不多，最多只能选取2000-3000个顾客，那么你会如何找到最优化的客户样本？

　　理解了这个RFM的逻辑，ROI从1:6跳跃到1:30都是可能的，营销所节省下来的成本会很可观 。

　　根据不同象限周期性变化，可以推测出客户消费的异动状况，根据客户流失的可能性，j2直播，列出客户。

　　不知道怎么取样，就干脆地毯式轰炸一遍所有象限的客户吧，统计出不同象限的投入产出比ROI是多少。下次活动心里就有谱了~

　　有了概念还得不断地尝试→总结→调整，达到一个最理想的状态。

　　下次就可以挺胸问老板：

　　“这次老客户召回ROI，你想要达到多少？”