Recency, frequency, monetary (RFM) विभाजन

Python में Customer Segmentation

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

RFM विभाजन क्या है?

तीन मेट्रिक पर आधारित व्यवहारिक ग्राहक विभाजन:

Recency (R)
Frequency (F)
Monetary Value (M)

RFM मानों की ग्रुपिंग

RFM मानों को कई तरीकों से समूहित किया जा सकता है:

Percentiles, जैसे quantiles
Pareto 80/20 कट
कस्टम - बिज़नेस ज्ञान पर आधारित

हम percentile-आधारित ग्रुपिंग लागू करेंगे।

Percentiles का संक्षिप्त रिव्यू

Percentiles निकालने की प्रक्रिया:

उस मेट्रिक पर ग्राहकों को sort करें
ग्राहकों को बराबर आकार के तय संख्या के समूहों में बाँटें
हर समूह को एक लेबल दें

Python से percentiles की गणना

आठ CustomerID और रैंडम निकाले गए Spend वैल्यू वाला डेटा।

dummy_percentile_data

Python से percentiles की गणना

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

data['Spend_Quartile'] = spend_quartiles

data.sort_values('Spend')

लेबल असाइन करना

सर्वश्रेष्ठ मेट्रिक को सबसे ऊँचा स्कोर दें - पर best हमेशा highest नहीं होता, जैसे recency
इस केस में लेबल उल्टा है - ग्राहक जितना हाल का, उतना बेहतर

लेबल असाइन करना

# 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')

लेबल असाइन करना

जैसा आप देख रहे हैं, क्वार्टाइल लेबल उल्टे हैं, क्योंकि हाल के ग्राहक अधिक मूल्यवान हैं।

recency_quartiles

कस्टम लेबल

उपयोग के हिसाब से हम स्ट्रिंग या अन्य किसी वैल्यू की सूची बना सकते हैं।

# 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')

कस्टम लेबल

हर क्वार्टाइल को कस्टम लेबल असाइन किए गए हैं

Recency_quartiles

Percentiles के साथ अभ्यास करते हैं!

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