Python de análise Rfm

1. O que é análise RFM Python??
2. Como você segmenta um cliente em Python?
3. Como você analisa pontuações RFM?
4. Como o tempo para retorno é calculado em Python?

O que é análise RFM Python??

A análise RFM (recência, frequência, monetária) é uma abordagem baseada no comportamento que agrupa os clientes em segmentos. Ele agrupa os clientes com base em suas transações de compra anteriores. Há quanto tempo, com que frequência e quanto um cliente comprou. RFM filtra os clientes em vários grupos com a finalidade de melhor serviço.

Como você segmenta um cliente em Python?

Antes de entrarmos no processo, darei a você um resumo de quais etapas obteremos.

1. Reúna os dados.
2. Criar tabela monetária de frequência de recência (RFM).
3. Gerenciar assimetria e dimensionar cada variável.
4. Explore os dados.
5. Agrupe os dados.
6. Interprete o resultado.

Como você analisa pontuações RFM?

Para calcular as pontuações RFM, você primeiro precisa dos valores de três atributos para cada cliente: 1) data de compra mais recente, 2) número de transações dentro do período (geralmente um ano) e 3) vendas totais ou médias atribuídas ao cliente ( a margem total ou média funciona ainda melhor).

Como o tempo para retorno é calculado em Python?

O primeiro que precisamos fazer é classificar os clientes com base no tempo para retorno, frequência e valores monetários. Para calcular o tempo para retorno, consideraremos um dia após a última data da fatura de nosso conjunto de dados como a data instantânea '2011–12–10 12:50:00'. A diferença de data nos dará o quão recente foi a última transação feita.