在客户关系管理中，对客户进行细分的方式有很多种。企业可以根据不同的需求按照不同的因素进行客户细分，如客户的个性化资料、客户的消费行为(消费习惯、数量和频率)、客户的购买方式、客户的地理位置、客户的职业、客户的关系网、客户知识层次、客户的规模、客户对企业的贡献、客户的价值(特别是客户生命周期价值)等。
根据跨境电商客户管理的特点，对客户细分较为常用的方法是 RFM 客户细分模型。所谓 RFM，即Recency、Frequency、Monetary ，它是根据客户最近一段时间的消费情况，对客户购买的次数和金额进行分类管理，它是衡量客户价值和客户创利潜力的重要工具和手段。企业用 RFM 客户细分模型，通过检查客户最近一次消费的时间有多久、客户在最近一段时间内消费的次数以及客户在最近一段时间内消费的金额，从量上决定哪些客户是最好的，推测客户消费的异动状况，分析客户是否流失、哪些客户是需要企业持续关注的以及哪些客户是需要淘汰的等。
其中，R(Recency)，最后一次消费的天数，是指客户最近一次消费的时间有多久，距离上一次消费时间越近的客户，其具备的创利潜力就越强。大多数企业使用天数，但对某些企业来说，以月数为计量单位或以周数甚至小时数可能会更合适。
F(Frequency)，消费频度，是指客户在最近一段时间内消费的次数。最近常购买的客户通常就是满意度较高或者忠诚度较高的客户。增加客户购买的次数意味着从竞争对手处赢得更多的市场占有率，因此，购买频率越高的客户对于店铺发展越有利。
M(Monetary)消费额度，是指客户在最近一段时间内消费的金额。有数据表明，40%的客户贡献了企业 80%以上的营业额，表现最好的 10%的客户的平均消费通常是表现最差的10%的客户的十倍。
RFM 客户细分模型较为动态地展示了一个客户的全部轮廓，为个性化沟通和服务提供了依据。跨境电商客服人员可根据客户消费的时间、次数及金额对客户进行细分以及开展相关工作。
