1. RFM模型是一种广泛应用于客户价值分析的工具，它基于三个关键指标：最近一次消费（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）。

2. 最近一次消费（Recency）是指从研究时间点减去客户最后一次购买的时间，得到的间隔时间，单位可以是天、月、周或年，具体取决于业务需求。

3. 消费频率（Frequency）是指在研究期间内客户的购买次数。

4. 消费金额（Monetary）是指在研究期间内客户的总体消费额。

5. RFM模型通过对这三个指标的数据进行分类，首先将每个指标分为1到5的评分等级，然后根据这些评分将客户分为高价值和低价值两类。

6. 进一步地，RFM模型将这些指标的评分组合起来，形成8种不同的客户价值群体，并为这些群体提供个性化的营销策略。

7. RFM模型通过两个步骤来划分这8种不同的用户类型。第一步是将数据转换为1到5的评分体系，其中分数越高代表客户价值越高。SPSSAU软件默认使用20%、40%、60%和80%的分位数来确定评分。

8. SPSSAU的具体计分方法如下：根据不同指标的分位数，将数据划分为1到5的分数。

9. 第二步是将这些1到5的分数按照各自的平均值进行分类，划分为0和1，其中0代表低价值群体，1代表高价值群体。

10. 最后，根据RFM的组合，建立8种不同的用户类型组合，即8种价值人群。

11. 可以使用SPSSAU软件来进行RFM模型的分析，以更好地理解和利用这些数据。