这里介绍一个最经典的客户分群模型,即RFM模型。 RFM的含义如下。 1)R(Recency):客户最近一次交易时间的间隔。R值越大,表示客户交易发生的日期越久,反之则表示客户交易发生的日期越近。 2)F(Frequency):值越大,表示客户交易越频繁,反之则表示客户交易不够活跃。 3)M(Monetary):客户在最近一段时间内交易的金额...
这三个维度，是RFM模型的精髓所在，帮助我们把混杂一体的客户数据分成标准的8类，然后根据每一类用户人数占比、金额贡献等不同的特征，进行人、货、场三重匹配的精细化运营。用Python建立RFM模型，整体建模思路分为五步，一言蔽之——“五步在手，模型你有”，分别是数据概览、数据清洗、维度打分、分值计算和客户分层...
⑤将3个值组合或相加得到总的RFM得分。对于RFM总得分的计算有两种方式,一种是直接将3个值拼接到一起,例如RFM得分为312、333、132;另一种是直接将3个值相加求得一个新的汇总值,例如RFM得分为6、9、6。 Excel实现RFM划分案例 以某电商公司为例 R:例如:正常新用户注册1周内交易,7天是重要的值,日用品采购周期...
rfm_df2["RFM"] = rfm_df2["R"]*3+rfm_df2["F"]*2+rfm_df2["M"]*5 rfm_bins =rfm_df2["RFM"].quantile(q=np.linspace(0,1,num=6),interpolation='nearest').unique() rfm_labels = ['流失客户','一般维持客户','重要挽留客户','重要唤回客户','重要价值客户'] rfm_df2["客户标签"] ...
RFM(Recency Frequency Monetary)模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被广泛提到的,它的本质是用户分类。 本文将用Python语言来讲解的RFM模型,将用户进行分类。 喜欢记得收藏、关注、点赞。提供完整代码+技术交流。 技术交流、代码获取 目前开通了技术交...
最近有朋友在问怎么做用户分群,刚好看到有个RFM客户价值模型,就移过来用python简单演示一下,感觉还是有一定的作用的。 >RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被广泛提到的。该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标...
1. 什么是RFM模型 RFM模型将我们的用户划分成不同的等级和层次,用于评估客户已有价值和用户潜在价值,从而能够更准确地将成本和精力花在更精确的用户层次身上。一个典型的例子就是针对一个明显无意愿的流失用户,对其继续push自己的核心产品,费时费力也费钱。
随机森林是基于 bagging 框架下的决策树模型。随机森林由众多树组成,每棵树均给出分类结果。每棵树的生成规则如下: 首先,用表示训练用例(样本)的个数,用表示特征数目。 其次,输入特征数目,用于确定决策树上一个节点的决策结果,且远小于。 接着,从个训练用例(样本)中以有放回抽样的方式,取样次,形成一个训练集...
本篇背景先讲Python对产品经理的作用是分析产品，便于做出更科学的产品决策；然后详细讲解Python分析RFM的方法和步骤，最后分析并建立RFM模型。结果输出基于Python可视化分析的产品优化观点。一千个观众眼中有一千个汉姆雷特，一千个产品经理眼中有一千种Python的看法！人生苦短，我用Python做产品决策分析。不忍心让数据分析...
数据来源首先数据的来源依旧是在前文(Python实现基于客观事实的RFM模型)所用到的已经处理好的数据，即有user_id、R、F、M4个字段的数据，数据展示如下，如有读者不清楚该数据是如何处理，可以回顾前文。K-Means模型构建(代码)有了数据和scikit-learn库中的KMmeans接口的了解，那么接下来先上完整代码和解释，模型...