Phân tích các phân khúc RFM

Phân khúc khách hàng bằng Python

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

Phân khúc RFM lớn nhất

datamart.groupby('RFM_Segment').size().sort_values(ascending=False)[:10]

top_rfm_segments

Lọc theo phân khúc RFM

Chọn phân khúc RFM thấp nhất "111" và xem 5 hàng đầu

datamart[datamart['RFM_Segment']=='111'][:5]

top-111-segments

Chỉ số tổng hợp theo điểm RFM

datamart.groupby('RFM_Score').agg({
    'Recency': 'mean',
    'Frequency': 'mean',
    'MonetaryValue': ['mean', 'count'] })/
    .round(1)

Nhóm theo phân khúc đặt tên

Dùng điểm RFM để nhóm khách hàng vào các phân khúc Gold, Silver và Bronze.

def segment_me(df):
    if df['RFM_Score'] >= 9:
        return 'Gold'
    elif (df['RFM_Score'] >= 5) and (df['RFM_Score'] < 9):
        return 'Silver'
    else:
        return 'Bronze'

datamart['General_Segment'] = datamart.apply(segment_me, axis=1)

datamart.groupby('General_Segment').agg({
    'Recency': 'mean',
    'Frequency': 'mean',
    'MonetaryValue': ['mean', 'count']}).round(1)

Phân khúc mới và giá trị của chúng

Luyện tập tạo phân khúc tùy chỉnh

Phân khúc khách hàng bằng Python