应用RFM模型软件通常涉及以下步骤：
数据收集与预处理
收集用户的历史交易数据，包括购买时间、购买次数、购买金额等。
对数据进行清洗、去重和格式化处理，确保数据的准确性和完整性。
使用RFM模型软件
选择合适的RFM模型软件，如亿图图示、FineBI或Excel等。
打开软件并选择或创建RFM模型模板。
根据需要添加文字标题、修改字体和颜色等。
在模板中输入RFM模型所需的文本和数据。
完成模型制作后，保存或导出为PDF、图片、Office等格式。
计算RFM值
使用统计软件或编程工具（如Python、R等），根据RFM模型的计算公式，计算每个用户的R（最近一次购买时间）、F（购买频率）、M（购买金额）值。
定义与指标化评分栏
根据分析目的，设定RFM各项目的定义和分析的时间周期。
将各评分栏设定成能以数字评分的指标，以便后续分析。
数据标准划分
使用SQL语句或数据可视化工具，对待分析的数据进行进一步处理。
根据客户行为指标所在的数值区间分出计分等级，作为顺序数据计分。
分类与策略制定
根据计算出的RFM值，将客户分类。
根据分类结果，商讨后续策略和战术。
建议
选择合适的工具：根据用户的数据量、分析需求和熟悉程度，选择合适的RFM模型软件。
数据质量：确保数据的准确性和完整性，这是进行有效分析的基础。
模板使用：利用软件提供的模板可以加快绘图速度，同时保持专业性和一致性。
持续优化：根据分析结果不断调整和优化模型参数和分类标准，以提高模型的准确性和实用性。