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PythonpandasRFM模型应用实例详解-创新互联

本文实例讲述了Python pandas RFM模型应用。分享给大家供大家参考,具体如下:

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根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有3个神奇的要素,这3个要素构成了数据分析最好的指标:

  • 最近一次消费 (Recency): 客户最近一次交易时间的间隔。R值越大,表示客户交易距今越久,反之则越近;
  • 消费频率 (Frequency): 客户在最近一段时间内交易的次数。F值越大,表示客户交易越频繁,反之则不够活跃;
  • 消费金额 (Monetary): 客户在最近一段时间内交易的金额。M值越大,表示客户价值越高,反之则越低。
RFM实践应用 1、前提假设验证

RFM模型的应用是有前提假设的,即R、F、M值越大价值越大,客户未来的为企业带来的价值越大。这个前提假

设其实已经经过大量的研究和实证,假设是成立的。不过为了更加严谨,确保RFM模型对于特殊案例是有效的,

本文还进行了前提假设验证:

ps:Frequency、Monetary均为近6个月内的数据,即1-6月数据;

利用相关性检验,验证假设:

  • 最近购买产品的用户更容易产生下一次消费行为
  • 消费频次高的用户,用户满意度高,忠诚度高,更容易产生下一次消费行为
  • 消费金额高的用户更容易带来高消费行为
2、RFM分级

简单的做法,RFM三个指标以均值来划分,高于均值的为高价值、低于均值的为低价值,如此可以将客户划分为8大类:

Python pandas RFM模型应用实例详解

本文采取的方法是将三个指标进行标准化,然后按照分为数划分为5个等级,数值越大代表价值越高;当然最终划分的规则还是要结合业务来定。划分为5个等级后,客户可以细分为125种。

#读取数据
rfm<-read.csv('~/desktop/rfm1_7.csv',header=TRUE)
summary(rfm)
#数据分布
par(mfrow=c(1,3))
boxplot(rfm$rankR1) 
boxplot(rfm$rankF1) 
boxplot(rfm$rankM1)
#rfm分级
breaks1<-quantile(rfm$Recency, probs = seq(0, 1, 0.2),names = FALSE)
breaks1<-c(1,14,30,57,111,181) #以流失用户的定义来设置分级 30天以上为流失用户
breaks2<-quantile(rfm$Frequency, probs = seq(0, 1, 0.2),names = FALSE)
breaks2<-c(1,2,3,6,14,164) 
breaks3<-quantile(rfm$Monetary, probs = seq(0, 1, 0.2),names = FALSE)
rfm$rankR1<- cut(rfm$Recency,breaks1, 5,labels=F)
rfm$rankR1<- 6-rfm$rankR1
rfm$rankF1<- cut(rfm$Frequency,breaks2, 5,labels=F)
rfm$rankM1<- cut(rfm$Monetary,breaks3, 5,labels=F)


网页题目:PythonpandasRFM模型应用实例详解-创新互联
当前链接:http://cqcxhl.com/article/cegpoh.html

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