RFM segmentleri oluşturma

Python ile Müşteri Segmentasyonu

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

Veri

  • Önceden oluşturduğumuz veri kümesi
  • Her sütun için çeyreklikleri hesaplayıp R, F, M olarak adlandıracağız

rfm_data

Python ile Müşteri Segmentasyonu

Güncellik (Recency) çeyrekleri

r_labels = range(4, 0, -1)

r_quartiles = pd.qcut(datamart['Recency'], 4, labels = r_labels)
datamart = datamart.assign(R = r_quartiles.values)

r-value

Python ile Müşteri Segmentasyonu

Sıklık ve parasal değer çeyrekleri

f_labels = range(1,5)
m_labels = range(1,5)

f_quartiles = pd.qcut(datamart['Frequency'], 4, labels = f_labels) m_quartiles = pd.qcut(datamart['MonetaryValue'], 4, labels = m_labels)
datamart = datamart.assign(F = f_quartiles.values) datamart = datamart.assign(M = m_quartiles.values)

Python ile Müşteri Segmentasyonu

RFM segmenti ve RFM skoru oluşturma

  • RFM çeyrek değerlerini RFM_Segment içinde birleştirin
  • RFM çeyreklerini toplayıp RFM_Score oluşturun
def join_rfm(x): return str(x['R']) + str(x['F']) + str(x['M'])

datamart['RFM_Segment'] = datamart.apply(join_rfm, axis=1)
datamart['RFM_Score'] = datamart[['R','F','M']].sum(axis=1)
Python ile Müşteri Segmentasyonu

Nihai sonuç

rfm_table

Python ile Müşteri Segmentasyonu

RFM segmentleri oluşturalım

Python ile Müşteri Segmentasyonu

Preparing Video For Download...