Rfm-analyse python

1. Wat is RFM-analyse Python?
2. Hoe segmenteer je een klant in Python?
3. Hoe analyseer je RFM-scores??
4. Hoe wordt recentheid berekend in Python?

Wat is RFM-analyse Python?

RFM-analyse (recentheid, frequentie, geld) is een op gedrag gebaseerde benadering waarbij klanten in segmenten worden gegroepeerd. Het groepeert de klanten op basis van hun eerdere aankooptransacties. Hoe recent, hoe vaak en hoeveel heeft een klant gekocht?. RFM filtert klanten in verschillende groepen met het oog op een betere service.

Hoe segmenteer je een klant in Python?

Voordat we ingaan op het proces, zal ik u een kort geven over wat voor soort stappen we zullen krijgen.

1. Verzamel de gegevens.
2. Maak een Monetaire tabel (RFM) met recentheidsfrequentie.
3. Scheefheid beheren en elke variabele schalen.
4. Verken de gegevens.
5. Cluster de gegevens.
6. Interpreteer het resultaat.

Hoe analyseer je RFM-scores??

Om RFM-scores te berekenen, hebt u eerst de waarden van drie kenmerken voor elke klant nodig: 1) meest recente aankoopdatum, 2) aantal transacties binnen de periode (vaak een jaar) en 3) totale of gemiddelde verkoop toegeschreven aan de klant ( totale of gemiddelde marge werkt nog beter).

Hoe wordt recentheid berekend in Python?

De eerste die we moeten doen, is klanten sorteren op recentheid, frequentie en geldwaarden. Om de recentheid te berekenen, nemen we één dag na de laatste factuurdatum van onze dataset als momentopnamedatum '2011-12-10 12:50:00'. Het datumverschil geeft aan hoe recent de laatste transactie is gedaan.