การวิเคราะห์กลุ่ม RFM

การแบ่งกลุ่มลูกค้าด้วย Python

Karolis Urbonas

Head of Data Science, Amazon

กลุ่ม RFM ที่มีขนาดใหญ่ที่สุด

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

กลุ่ม RFM อันดับต้น

การกรองตามกลุ่ม RFM

เลือกกลุ่ม RFM ที่มีคะแนนต่ำสุด "111" และดู 5 แถวแรก

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

กลุ่ม 111 อันดับต้น

ค่าสถิติสรุปตามคะแนน RFM

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

การจัดกลุ่มเป็นกลุ่มที่มีชื่อ

ใช้คะแนน RFM จัดกลุ่มลูกค้าเป็นกลุ่ม Gold, Silver และ 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)

กลุ่มใหม่และค่าที่เกี่ยวข้อง

มาฝึกกันเถอะ!

การแบ่งกลุ่มลูกค้าด้วย Python