做RFM分析的时候要知道RFM分析的数据格式有两种：
一种是交易数据，也就是每次交易占用一行，关键变量是客户ID、交易日期和交易金额；
另一种是客户数据，就是每个客户占用一行，关键变量是客户ID、交易金额、交易次数和最近交易日期。
为了保证数据的准确性，建议采用交易数据格式进行分析，实际上交易数据是可以整理成为客户数据的，而客户数据是无法还原为交易数据的。我从我们后台导出来的就是客户数据，我这里就直接用客户数据进行分析了。
第一步：
在SPSS中打开数据文件，单击“直销”菜单，选择“选择技术”菜单，则弹出“直销”对话框，如图：
第二步：
在“直销”对话框中，单击“了解我的联系人”下方的第一个对话框“帮助确定我的最佳联系人（RFM分析）”，然后点击“继续”按钮，弹出“RFM分析：数据格式”对话框。
第三步：
在“RFM分析：数据格式”对话框中，单击“客户数据”（因为我们前面用到的是客户数据，如果你前面用到的是交易数据就单击交易数据）前面的按钮，以确保后续对话框适用于客户数据，然后单击“继续”按钮，弹出“交易数据RFM分析”对话框。如图：
第四步：
然后根据上图的箭头把移动到相应的框中去，然后切换到“输出”界面，你可以全部勾选，也可以勾选你自己想要看的，我就全部勾选啊！
第五步：
单击“确定”按钮之后，在原来的数据上面就会增加四列新的数据，如图：
到这里其实RFM分析也就是结束了。剩下的就是应用的问题。
你可以先对分析得到的频率—得分、上次消费时间-得分和消费金额—得分进行描述性分析，得到他们的平均值。
然后你就可以在“转化”菜单，选择“重新编码为不同的变量”，弹出相应的对话框，讲“上次消费时间—得分”移至“数字变量—>输出变量”框中，在右侧的“输出变量”下的“名称”框中输入“R-S分类”，单击“更改”按钮之后，单击“旧值和新值”，具体如图：
剩下的两个就是重复这个步骤了，把频率_得分和货币_得分也分为“F_S”和“M_S”,但是就是不用再重复选择“所有其他值”了就是。
然后根据下面的这张表格进行客户分类：
（1）单击“转换”菜单，选择“计算变量”，弹出“计算变量”对话框，在“目标变量”下的方框中输入“客户分类”，在右侧的“数字表达式”下的方框中输入“1”，先生成“客户分类=1”的数据。
（2）单击左下方的“如果”，弹出“计算变量：if个案”对话框，选择“在个案满足条件时包括”项。
（3）在右侧的表达式中输入“R_S分类=2&F_S分类=2&M_S分类=2”，就是上面表格的三个分类定义，输入完成之后，单击继续按钮，返回，单击“确定”按钮，这样满足条件的个案，它的“客户分类”就是1了，然后重复上面的步骤，知道8个分类全部完成。
这样就完成了RFM的分析应用了，其实还是可以把那些分类的数字换成相对应的客户类型，这里我就不说了。
剩下的就是根据自己的的营销对象选择哪一类型客户了。
注意：
还是要特别说明数据有交易数据就尽量用交易数据；
RFM只是根据用户的行为进行的分类，主要用于客户关系的管理方面