Rfm analizi piton

1. RFM analizi Python nedir?
2. Python'da bir müşteriyi nasıl segmentlere ayırırsınız??
3. RFM puanlarını nasıl analiz edersiniz??
4. Python'da yenilik nasıl hesaplanır??

RFM analizi Python nedir?

RFM (Yenilik, Frekans, Parasal) analizi, müşterileri segmentlere ayıran davranışa dayalı bir yaklaşımdır. Müşterileri önceki satın alma işlemlerine göre gruplandırır. Bir müşteri ne kadar yakın zamanda, ne sıklıkla ve ne kadar satın aldı?. RFM, daha iyi hizmet için müşterileri çeşitli gruplara ayırır.

Python'da bir müşteriyi nasıl segmentlere ayırırsınız??

Sürece girmeden önce, ne tür adımlar atacağımız konusunda size kısa bir bilgi vereceğim.

1. verileri topla.
2. Yenilik Sıklığı Parasal (RFM) tablosu oluştur.
3. Çarpıklığı yönetin ve her değişkeni ölçeklendirin.
4. Verileri keşfedin.
5. Verileri kümeleyin.
6. sonucu yorumla.

RFM puanlarını nasıl analiz edersiniz??

RFM puanlarını hesaplamak için öncelikle her müşteri için üç özelliğin değerine ihtiyacınız vardır: 1) en son satın alma tarihi, 2) dönem içindeki (genellikle bir yıl) işlem sayısı ve 3) müşteriye atfedilen toplam veya ortalama satışlar ( toplam veya ortalama marj daha da iyi çalışır).

Python'da yenilik nasıl hesaplanır??

İlk yapmamız gereken, müşterileri yenilik, sıklık ve parasal değerlere göre sıralamak. Yeniliği hesaplamak için, veri setimizin son fatura tarihinden bir gün sonrasını anlık görüntü tarihi olarak '2011–12–10 12:50:00' alacağız. Tarih farkı bize son işlemin ne kadar yakın zamanda yapıldığını gösterecek.