Tính toán chỉ số RFM

Phân khúc khách hàng bằng Python

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

Định nghĩa

Recency – số ngày từ lần giao dịch gần nhất
Frequency – số giao dịch trong 12 tháng qua
Monetary Value – tổng chi tiêu trong 12 tháng qua

Dữ liệu và chuẩn bị

Dùng cùng bộ dữ liệu online như bài trước
Cần chuẩn bị dữ liệu
Cột mới TotalSum = Quantity x UnitPrice.

5 hàng đầu

Các bước chuẩn bị dữ liệu

Chúng ta bắt đầu với DataFrame online đã tiền xử lý, chỉ chứa 12 tháng gần nhất:

print('Min:{}; Max:{}'.format(min(online.InvoiceDate),
                              max(online.InvoiceDate)))

Min:2010-12-10; Max:2011-12-09

Tạo giá trị snapshot_day giả định như thể phân tích được thực hiện gần đây.

snapshot_date = max(online.InvoiceDate) + datetime.timedelta(days=1)

Tính toán chỉ số RFM

# Aggregate data on a customer level
datamart = online.groupby(['CustomerID']).agg({
    'InvoiceDate': lambda x: (snapshot_date - x.max()).days,
    'InvoiceNo': 'count',
    'TotalSum': 'sum'})

# Rename columns for easier interpretation
datamart.rename(columns = {'InvoiceDate': 'Recency',
                           'InvoiceNo': 'Frequency',
                           'TotalSum': 'MonetaryValue'}, inplace=True)

# Check the first rows
datamart.head()

Giá trị RFM cuối cùng

Bảng cho phân khúc RFM đã hoàn tất!

rfm_top_5

Hãy thực hành tính giá trị RFM!

Phân khúc khách hàng bằng Python