如何在Python中实现RFM分析
来源:互联网 发布:彼得大帝 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/06/04 19:23
RFM分析
RFM分析是根据客户活跃程度和交易金额贡献,进行客户价值细分的一种方法;
可以通过R,F,M三个维度,将客户划分为8种类型。
RFM分析过程
1.计算RFM各项分值
R_S,距离当前日期越近,得分越高,最高5分,最低1分
F_S,交易频率越高,得分越高,最高5分,最低1分
M_S,交易金额越高,得分越高,最高5分,最低1分
2.归总RFM分值
RFM=100*R_S+10*F_S+1*M_S
3.根据RFM分值对客户分类
RFM分析前提,满足以下三个假设,这三个假设也是符合逻辑的
1.最近有过交易行为的客户,再次发生交易的可能性要高于最近买有交易行为的客户;
2.交易频率较高的客户比交易频率较低的客户,更有可能再次发生交易行为;
3.过去所有交易总金额较多的客户,比交易总金额较少的客户,更有消费积极性。
我们了解了RFM的分析原理后,下面来看看如何在Python中用代码实现:
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