RFM 客户价值分析

1.背景及目标

1.1背景

市场竞争激烈，从产品中心转化为客户中心。
对客户进行区分，进行精准营销，实现利润最大化。
建立客户价值评估模型，进行客户分类，是解决问题的办法

1.2目标

借助商家客户数据，对客户进行分类。
对不同分类的客户进行特征分析，比较不同类客户的客户价值
对不同价值的客户类别提供个性化服务，制定相应的营销策略，实现利润的最大化。

2 分析方法

识别客户的价值，使用RFM模型（消费时间间隔（Recency）,消费频率（Frequency）,消费金额（Monetary））

3数据分析

3.1 数据解读

InvoiceNo:发票编码 StockCode:库存代码 Description:描述 Quantity:数量

InvoiceDate:开票日期 UnitPrice:单价 CustomerID:顾客ID Country:国家

3.2 数据统计分析

3.3 数据处理

去重，删除单价和数量小于0的数据，查看缺失值，统计缺失值所占比例，转换数据格式

删除CustomerID为空的数据，并且添加一列表示总价格Sales

3.4 计算购买频率F和最后一次交易日期M

合并数据并按照总价格降序排列

4 可视化

4.1查看数据大概分布

直方图

直方图显示不适合用中位数分层。所以接下来分类。

5 数据分类

KMeans将用户分为8类，将质心的平均数分别作为划分客户的阈值。

不同类型的客户总数：

不同类型的客户销售份额：

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