Topmusicanswers
- Apa itu analisis RFM Python?
- Bagaimana anda membahagikan pelanggan di Python?
- Bagaimana anda menganalisis skor RFM?
- Bagaimana kebaharuan dikira di Python?
Apa itu analisis RFM Python?
Analisis RFM (Recency, Frequency, Monetary) adalah pendekatan berasaskan tingkah laku yang mengelompokkan pelanggan ke dalam segmen. Ia mengelompokkan pelanggan berdasarkan urus niaga pembelian mereka sebelumnya. Berapa baru-baru ini, berapa kerap, dan berapa banyak yang dibeli oleh pelanggan. RFM menyaring pelanggan ke dalam pelbagai kumpulan untuk tujuan perkhidmatan yang lebih baik.
Bagaimana anda membahagikan pelanggan di Python?
Sebelum kita memasuki proses ini, saya akan memberi anda penerangan mengenai langkah-langkah apa yang akan kita perolehi.
- Kumpulkan data.
- Buat jadual Recency Frequency Monetary (RFM).
- Urus kecenderungan dan skala setiap pemboleh ubah.
- Terokai data.
- Kumpulkan data.
- Tafsirkan hasilnya.
Bagaimana anda menganalisis skor RFM?
Untuk mengira skor RFM, pertama-tama anda memerlukan nilai tiga atribut untuk setiap pelanggan: 1) tarikh pembelian paling baru, 2) jumlah urus niaga dalam jangka masa (selalunya setahun), dan 3) jumlah atau purata penjualan yang dikaitkan dengan pelanggan ( margin keseluruhan atau purata berfungsi lebih baik).
Bagaimanakah kebaharuan dikira di Python?
Yang pertama yang perlu kita lakukan ialah menyusun pelanggan berdasarkan nilai terkini, kekerapan, dan nilai wang. Untuk mengira kebaharuan, kami akan mengambil satu hari selepas tarikh invois terakhir dari set data kami sebagai tarikh snapshot '2011–12–10 12:50:00 ’. Perbezaan tarikh akan memberi kita bagaimana transaksi terakhir dibuat.
