Topmusicanswers
- Kas ir RFM analīze Python?
- Kā segmentēt klientu Python?
- Kā analizēt RFM rādītājus??
- Kā tiek aprēķināta nesenā darbība Python?
Kas ir RFM analīze Python?
RFM (nesenā, biežuma, monetārā) analīze ir uz uzvedību balstīta pieeja, kas sagrupē klientus segmentos. Tas grupē klientus, pamatojoties uz viņu iepriekšējiem pirkuma darījumiem. Cik nesen, cik bieži un cik pircis klients. RFM filtrē klientus dažādās grupās, lai nodrošinātu labāku apkalpošanu.
Kā segmentēt klientu Python?
Pirms ķeramies pie procesa, es jums īsi pastāstīšu, kādus soļus mēs veiksim.
- Apkopojiet datus.
- Izveidojiet tabulu Nesenā biežuma monetārā (RFM).
- Pārvaldiet šķībumu un mērogojiet katru mainīgo.
- Izpētiet datus.
- Datu grupēšana.
- Interpretējiet rezultātu.
Kā analizēt RFM rādītājus??
Lai aprēķinātu RFM rādītājus, vispirms ir nepieciešamas katra klienta trīs atribūtu vērtības: 1) pēdējais pirkuma datums, 2) darījumu skaits periodā (bieži vien gadā) un 3) kopējais vai vidējais pārdošanas apjoms, kas attiecināts uz klientu ( kopējā vai vidējā rezerve darbojas vēl labāk).
Kā tiek aprēķināta nesenā darbība Python?
Pirmais, kas mums jādara, ir klientu šķirošana, pamatojoties uz neseno laiku, biežumu un naudas vērtību. Lai aprēķinātu nesenumu, mēs ņemsim vienu dienu pēc mūsu datu kopas pēdējā rēķina datuma kā momentuzņēmuma datumu “2011–12–10 12:50:00”. Datumu atšķirība parādīs, cik nesen tika veikts pēdējais darījums.
