Analisi Rfm pitone

1. Cos'è l'analisi RFM Python??
2. Come si segmenta un cliente in Python??
3. Come si analizzano i punteggi RFM??
4. Come viene calcolata la recency in Python??

Cos'è l'analisi RFM Python??

L'analisi RFM (Recency, Frequency, Monetary) è un approccio basato sul comportamento che raggruppa i clienti in segmenti. Raggruppa i clienti in base alle loro precedenti operazioni di acquisto. Quanto tempo fa, quanto spesso e quanto ha acquistato un cliente. RFM filtra i clienti in vari gruppi allo scopo di un servizio migliore.

Come si segmenta un cliente in Python??

Prima di entrare nel processo, ti darò una breve descrizione del tipo di passaggi che otterremo.

1. Raccogli i dati.
2. Crea una tabella di frequenza monetaria (RFM) di recency.
3. Gestisci l'asimmetria e ridimensiona ogni variabile.
4. Esplora i dati.
5. Raggruppa i dati.
6. Interpreta il risultato.

Come si analizzano i punteggi RFM??

Per calcolare i punteggi RFM, sono prima necessari i valori di tre attributi per ciascun cliente: 1) data di acquisto più recente, 2) numero di transazioni nel periodo (spesso un anno) e 3) vendite totali o medie attribuite al cliente ( il margine totale o medio funziona ancora meglio).

Come viene calcolata la recency in Python??

Il primo che dobbiamo fare è ordinare i clienti in base a recency, frequenza e valori monetari. Per calcolare la recency, considereremo un giorno dopo la data dell'ultima fattura del nostro set di dati come data dell'istantanea "2011–12–10 12:50:00". La differenza di data ci darà quanto è stata recente l'ultima transazione.