Python de análisis de rfm

1. Que es Python de análisis RFM?
2. ¿Cómo se segmenta a un cliente en Python??
3. ¿Cómo se analizan las puntuaciones de RFM??
4. ¿Cómo se calcula la actualidad en Python??

Que es Python de análisis RFM?

El análisis RFM (actualidad, frecuencia, monetario) es un enfoque basado en el comportamiento que agrupa a los clientes en segmentos. Agrupa a los clientes sobre la base de sus transacciones de compra anteriores. ¿Qué tan recientemente, con qué frecuencia y cuánto compró un cliente?. RFM filtra a los clientes en varios grupos con el fin de ofrecer un mejor servicio.

¿Cómo se segmenta a un cliente en Python??

Antes de entrar en el proceso, le daré un breve resumen sobre qué tipo de pasos obtendremos.

1. Reúna los datos.
2. Crear tabla de frecuencia monetaria (RFM) de actualidad.
3. Gestione la asimetría y escale cada variable.
4. Explore los datos.
5. Agrupar los datos.
6. Interpreta el resultado.

¿Cómo se analizan las puntuaciones de RFM??

Para calcular las puntuaciones de RFM, primero necesita los valores de tres atributos para cada cliente: 1) fecha de compra más reciente, 2) número de transacciones dentro del período (a menudo un año) y 3) ventas totales o promedio atribuidas al cliente ( el margen total o medio funciona incluso mejor).

¿Cómo se calcula la actualidad en Python??

Lo primero que debemos hacer es clasificar a los clientes en función de la antigüedad, la frecuencia y los valores monetarios. Para calcular la antigüedad, tomaremos un día después de la fecha de la última factura de nuestro conjunto de datos como la fecha de la instantánea '2011–12–10 12:50:00'. La diferencia de fecha nos dará la fecha en que se realizó la última transacción.