对时序图进行分解,发现数据存在季节性,并且通过auto_arima自动选择参数建立了SARIMA模型,对未来7天的销售额进行预测,然后利用特征构建一个新的数据,该数据主要包括各个消费者的情况,再利用聚类分析将消费者分为5类不同的群体,再建立RFM模型,将消费者进一步划分为不同价值的客户,对于不价值的消费者,采取不同的方案,通...
kmeans=KMeans(n_clusters=3,random_state=0).fit(sampleArray)df.plot.scatter(x='last_order_day_from_now_zscore',y='total_order_count_zscore',c=kmeans.labels_,cmap='viridis_r',norm=None,s=50); 这里我们将k值设定为3,也就是将数据划分为三个部分,通过使用我们处理后的RFM属性进行计算,最终...
在本例中，我们选择k-means算法进行聚类计算，将数据划分为三个部分。通过使用处理后的RFM属性进行计算，我们得到不同类别的用户，可以简单地将标记为0的用户视为流失用户，1的用户视为重点发展用户，2的用户视为高价值用户。这样，我们可以针对不同的用户群体实施适当的营销策略。同时，当新用户加入时，...
而我们的目标是通过对每个用户的RFM属性进行计算，将用户群体划分为不同的种类进行区分，以便我们进行分析和精准营销。例如我们可以分析出高价值用户，重点发展用户，流失用户等群体进行针对性营销动作。本文将使用Python的一些工具包，对用户数据集进行分析处理，例如建立RFM模型，数据标准化，以及使用k-means聚...
总结 结合航空公司客户价值案例的分析,针对传统RFM模型的不足,结合案例进行改造,介绍了一种RFM模型的变形LRFMC模型与聚类算法-K-means算法的有机结合应用,最后通过聚类结果的分析,选出客户价值排行,并且制定相应策略,为企业节约成本,提升效率保驾护航。
本文通过使用真实电商订单数据,采用RFM模型与K-means聚类算法对电商用户按照其价值进行分层。 1. 案例介绍 该数据集为英国在线零售商在2010年12月1日至2011年12月9日间发生的所有网络交易订单信息。 该公司主要销售礼品为主,并且多数客户为批发商。 数据集介绍及来源: ...
RFM就是一种典型的对客户分类然后针对性营销的模型。**RFM模型在上一篇也已讲到,相信大家也已经很熟悉,它是由R(最近消费时间间隔)、F(消费频次)和M(消费总额)三个指标构成,通过该模型识别出高价值客户,在最后我也提及**RFM模型也不是万能的,但是适当的对RFM进行升级或者变形也可能会有很好的用处。比如在航空行...
RFM模型的变形LRFMC模型与K-means算法的有机结合 应⽤场景：可以应⽤在不同⾏业的客户分类管理上，⽐如航空公司，传统的RFM模型不再适⽤，通过RFM模型的变形LRFMC模型实现客户价值分析；基于消费者数据的精细化营销 应⽤价值： LRFMC模型构建之后使⽤了经典的聚类算法-K-Means算法来对客户进⾏细分，⽽...