Segmentacja według aktualności, częstotliwości i wartości (RFM)

Segmentacja klientów w Pythonie

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

Czym jest segmentacja RFM?

Behawioralna segmentacja klientów oparta na trzech metrykach:

Aktualność (R)
Częstotliwość (F)
Wartość monetarna (M)

Grupowanie wartości RFM

Wartości RFM można grupować na kilka sposobów:

Percentyle, np. kwantyle
Podział Pareto 80/20
Niestandardowy – oparty na wiedzy biznesowej

Zastosujemy grupowanie oparte na percentylach.

Krótkie przypomnienie o percentylach

Proces obliczania percentyli:

Posortuj klientów według danej metryki
Podziel ich na określoną liczbę równolicznych grup
Przypisz etykietę do każdej grupy

Obliczanie percentyli w Pythonie

Dane z ośmioma CustomerID i losowo obliczonymi wartościami Spend.

przykładowe dane percentylowe

Obliczanie percentyli w Pythonie

spend_quartiles = pd.qcut(data['Spend'], q=4, labels=range(1,5))

data['Spend_Quartile'] = spend_quartiles

data.sort_values('Spend')

Przypisywanie etykiet

Najwyższy wynik dla najlepszej metryki – „najlepszy" nie zawsze oznacza najwyższy, np. aktualność
W tym przypadku etykiety są odwrócone – im niedawniejszy zakup, tym lepiej

Przypisywanie etykiet

# Create numbered labels
r_labels = list(range(4, 0, -1))

# Divide into groups based on quartiles
recency_quartiles = pd.qcut(data['Recency_Days'], q=4, labels=r_labels)

# Create new column
data['Recency_Quartile'] = recency_quartiles

# Sort recency values from lowest to highest
data.sort_values('Recency_Days')

Przypisywanie etykiet

Etykiety kwartyli są odwrócone, ponieważ nowsi klienci są cenniejszi.

etykiety kwartyli aktualności

Etykiety niestandardowe

Listę etykiet można zdefiniować jako ciągi znaków lub inne wartości, w zależności od przypadku użycia.

# Create string labels
r_labels = ['Active', 'Lapsed', 'Inactive', 'Churned']

# Divide into groups based on quartiles 
recency_quartiles = pd.qcut(data['Recency_Days'], q=4, labels=r_labels)

# Create new column
data['Recency_Quartile'] = recency_quartiles 

# Sort values from lowest to highest
data.sort_values('Recency_Days')

Etykiety niestandardowe

Etykiety niestandardowe przypisane do każdego kwartyla

Kwartyle aktualności

Ćwiczenie z percentylami!

Segmentacja klientów w Pythonie