RFM सेगमेंट्स का विश्लेषण

Python में Customer Segmentation

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

सबसे बड़े RFM सेगमेंट्स

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

शीर्ष RFM सेगमेंट्स

RFM सेगमेंट्स पर फ़िल्टरिंग

निचला RFM सेगमेंट "111" चुनें और शीर्ष 5 पंक्तियाँ देखें

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

शीर्ष-111-सेगमेंट्स

हर RFM स्कोर पर सारांश मेट्रिक्स

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

नामित सेगमेंट्स में समूह बनाना

RFM स्कोर से ग्राहकों को Gold, Silver और Bronze सेगमेंट्स में समूहित करें.

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)

नए सेगमेंट्स और उनका मूल्य

कस्टम सेगमेंट्स बनाना: अभ्यास

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