Puede utilizar el nodo RFM (Recency, Frequency, Monetary) Analysis para determinar cuantitativamente los clientes que tienen una mayor probabilidad de ser los mejores, examinando si su última compra en la empresa es o no muy reciente (recency), la frecuencia con la que compran (frecuency) y cuánto gastan globalmente en todas las transacciones (monetary).

La razón del análisis de RFM es que los clientes que han adquirido el producto o servicio una vez tienen más posibilidades de volver a comprarlo. Los datos del cliente categorizado se separan en un número de intervalos, con los criterios ajustados a sus necesidades. En cada uno de los intervalos se asigna una puntuación a los clientes y las puntuaciones se combinan para proporcionar una puntuación RFM global. Esta puntuación es una representación de la pertenencia del cliente a los intervalos creados por cada uno de los parámetros RFM. Los datos de los intervalos pueden ser suficientes para satisfacer sus necesidades, por ejemplo, identificando a los clientes más frecuentes o de mayor valor; además, se pueden pasar a un flujo para su posterior modelado y análisis.

Tenga en cuenta, sin embargo, que aunque la posibilidad de analizar y clasificar puntuaciones RFM es una herramienta de gran utilidad, debe tener en cuenta diferentes factores a la hora de utilizarla. Puede tener la tentación de dirigirse a los clientes con las puntuaciones más altas; sin embargo, si se excede en esta actitud, puede provocar que el efecto contrario que opten por no volver a adquirir el producto. También cabe recordar que los clientes con menos puntuación no se deben despreciar, sino intentar que suban de categoría. Por el contrario, las puntuaciones más altas no son necesariamente un indicativo de mayores posibilidades de venta, dependiendo del mercado. Por ejemplo, un cliente en el intervalo 5 de actualidad (que ha adquirido un producto muy recientemente), no es el mejor objetivo para una empresa que venda productos de un alto precio o muy duraderos como coches o televisores.

Los nodos RFM Aggregate y Análisis de RFM están configurados para que utilicen intervalos independientes; es decir, clasifican y establecen en intervalos los datos en cada medida de actividades recientes, frecuencia y valor monetario, independientemente de sus valores o de las otras dos medidas.