RFM-segmenten bouwen

Klantsegmentatie in Python

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

Data

Dataset die we eerder hebben gemaakt
Bereken kwartielen per kolom en noem ze R, F, M

rfm_data

Recency-kwartiel

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

Frequentie- en monetair-kwartielen

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)

RFM-segment en RFM-score bouwen

Concateneer RFM-kwartielen naar RFM_Segment
Sommeer RFM-kwartielen naar RFM_Score

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)

Eindresultaat

rfm_table

Laten we RFM-segmenten bouwen

Klantsegmentatie in Python