商業智能、數據倉庫是”舶來品“，可是追本溯源、尋求借鑒的過程遠非”依葫蘆畫瓢“那么順當。幾乎在每個分析主題的模型構建與算法推理的過程中，從”三角幻圖“的構成原理中，我都經歷了以下三個思維階段： 1.初次接觸，隨意觀察，表面印象，沒有深入探討； 2.進入懷疑、批判階段，疑團滿腹，眼前是假象； 3.經過驗證、推理、分析獲得真知灼見。

第一個例子： 亦真亦幻的”客戶價值矩陣分析“模型

幾乎每個CRM軟件提供商在與零售企業接觸的時候，都會拿這個”客戶價值矩陣分析圖“（見圖1）來說事

可是這么多年過去了，雙方的交流始終停留在這張看起來很簡單的模型圖上。軟件廠商們沒能把這個模型的算法推理出來、設計到軟件中去； 零售企業們也只能依舊沿用”消費額ABC分析法“來簡單地切分會員價值群體。

　本質是價值驅動，追求的效果是把企業有限的營銷與服務資源準確地投入到最有回報價值的客戶身上。所以，”客戶價值矩陣分析“是整個CRA（客戶關系分析）體系構建的基礎，也是我們這次CRM產品研發要突破的第一道關口。

　可是，筆者閱遍了所能搜索到的相關資料、用盡了所能想到的方法，也像此前的探索者那樣沒能從這張圖上推導出合乎邏輯的算法來。

就在山窮水盡還苦苦求索的時候，筆者最終恍然大悟： 原來，行業中流行的這張矩陣圖是用于交流的高度抽象概念圖，而不是能用于推導算法的數學模型圖——并不是有葫蘆可依就能畫出瓢來。

　筆者從中得到啟發，終于把客戶價值矩陣的算法推導出來了。

第二個例子： 無葫蘆可依的RFV三維分類模型

　我們設計的RFV（最近，頻率，消費者價值）分類模型（或稱RFV檢測儀）（見圖2）從”停止采購時間“和”來店頻率“兩個維度，把”價值矩陣分析法“界定出的5個客戶價值群體再次細分為125個不同的群體，商場可以針對不同的群體采取不同的營銷方式。營銷的主導思想是： 讓左邊（F值小、來店頻率低）的多來商場，讓右邊（來店頻率高）的提高消費金額，讓下邊（V值低）的提升消費能力，把后面（R值大）的挽救回來、激活起來。最有價值的、使用頻率最高的用法是監測客戶消費行為異動，及時采取應對措施，防范重要客戶流失（即”客戶流失預警“）。

　用戶還可以分別從R、F、V三個維度進行切片和切塊觀察，鎖定感興趣的目標群體； 具體到會員記錄的時候，還可以用右鍵調閱該會員的”FM心電圖“（每次購物的金額與間隔時間）。富基融通董事長顏艷春把RFV三維分類模型生動地形容成： ”零售醫院的CT機“。