Rfm analýza pythonu

1. Co je RFM analýza Python?
2. Jak segmentujete zákazníka v Pythonu?
3. Jak analyzujete skóre RFM?
4. Jak se aktuálnost vypočítává v Pythonu?

Co je RFM analýza Python?

Analýza RFM (aktuálnost, frekvence, měna) je přístup založený na chování, který seskupuje zákazníky do segmentů. Seskupuje zákazníky na základě jejich předchozích nákupních transakcí. Jak nedávno, jak často a kolik zákazník koupil. RFM filtruje zákazníky do různých skupin za účelem lepší služby.

Jak segmentujete zákazníka v Pythonu?

Než se dostaneme do procesu, poskytnu vám stručné informace o tom, jaké kroky provedeme.

1. Shromážděte data.
2. Vytvořte tabulku četnosti peněžní frekvence (RFM).
3. Spravujte šikmost a upravujte každou proměnnou.
4. Prozkoumejte data.
5. Seskupit data.
6. Interpretujte výsledek.

Jak analyzujete skóre RFM?

K výpočtu skóre RFM potřebujete nejprve hodnoty tří atributů pro každého zákazníka: 1) poslední datum nákupu, 2) počet transakcí v daném období (často za rok) a 3) celkové nebo průměrné tržby připsané zákazníkovi ( celková nebo průměrná marže funguje ještě lépe).

Jak se aktuálnost vypočítává v Pythonu?

První, co musíme udělat, je seřadit zákazníky podle aktuálnosti, frekvence a peněžních hodnot. Pro výpočet aktuálnosti použijeme jeden den po datu poslední faktury naší sady dat jako datum snímku „2011–12–10 12:50:00“. Rozdíl v datech nám ukáže, jak nedávno byla poslední transakce provedena.