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随着大数据时代的到来，企业日益重视客户价值的精准评估与分析，以实现客户的精细化管理。RFM（Recency、Frequency、Monetary）模型作为经典的客户价值分析方法，广泛应用于客户细分与精准营销策略制定中。然而传统RFM模型在权重设定方面往往主观性较强，未能充分考虑各指标间的重要性差异以及客户数据的不确定性，导致客户分类结果偏差较大。为此，本研究引入模糊层次分析法（FAHP）对RFM模型进行权重优化。
首先，本文通过文献综述明确了传统RFM模型权重确定方法的不足，指出其主观性和缺乏量化评价的问题。其次，利用模糊层次分析法，通过构建层次结构，运用专家评分法得到模糊判断矩阵，进而利用三角模糊数对专家意见进行综合处理，得出各指标的相对重要性及最终权重，实现对RFM模型权重的科学优化。通过模糊层次分析法的应用，有效解决了传统层次分析法（AHP）中指标权重确定时存在的主观判断和评价不确定性问题，使权重分配更加合理与客观。
随后，研究以实际的客户消费数据为基础，分别采用优化前后的RFM模型进行客户价值细分，运用聚类分析等统计方法比较优化前后客户细分结果的差异。研究发现，经过FAHP优化后的RFM模型客户分类效果显著提高，客户价值分层更加清晰，能够更加有效地识别高价值客户群体，并提供更具针对性的营销决策支持。
最后，研究针对模型应用提出相应的管理策略建议，强调企业在客户关系管理过程中，应重视多维度数据的不确定性处理，尤其是对于客户价值评估中权重设置的科学性与合理性。研究表明，将模糊层次分析法与RFM模型相结合，不仅提高了客户细分的准确性和有效性，也为企业实现精准营销与客户关系深度管理提供了理论支撑和实践参考。
关键词：模糊层次分析法；RFM模型；客户价值分析；权重优化；精准营销
三级提纲框架：
一、绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 RFM模型研究现状
1.2.2 模糊层次分析法研究现状
1.2.3 RFM与FAHP结合研究现状
1.3 研究内容与研究方法
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法与技术路线
