Python使用RMF聚类分析客户价值

• 2019 年 11 月 15 日
• 筆記

投资机构或电商企业等积累的客户交易数据繁杂。需要根据用户的以往消费记录分析出不同用户群体的特征与价值，再针对不同群体提供不同的营销策略。

用户分析指标

根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标

R-最近一次消费(Recency)  F-消费频率(Frequency)  M-消费金额(Monetary)

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通过该图将用户进行分类：

R、F、M都很高，重要价值客户(VIP客户)  F、M很高，R不高，重要保持客户  R、F、M都很低，流失客户  M很高，R、F不高，重要挽留客户

根据这8个类别的R、F、M指标，对用户进行标注，哪些是重要价值客户，哪些是重要保持客户，哪些是重要发展客户，哪些是流失客户等

流程介绍

以R、F、M这三个核心指标为维度进行聚类分析  利用K-means聚类分析将用户分类  根据R、F、M指标，对用户进行标注

准备工作： 数据： 某电商企业客户近期购买的数据。包含客户注册日期，最后购买日期以及购买消费总金额

参数：

R-求出最近一次投资时间距提数日天数  F-月均投资次数  M-月均投资金额

目标：分析客户交易数据，用户群体的特征与价值，进行精准营销，降低营销成本，提高销售业绩。

1 分析数据获取RFM

R-求出最近一次投资时间距提数日天数

确定一个提现日，减去用户的最新投资日期

F-月均投资次数

总投资次数/总月数

M-月均投资金额

投资总金额/总月数

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处理数据获取R-F-M

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2 训练KMeans模型

先对数据进行转换，然后通过K—Means模型训练，生产模型

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3 通过模型对用户标注

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通过模型对新用户标注

1、获取新用户数据  2、通过和原数据处理获取RFM  3、通过训练模型得出用户类型      def user_classes(cdata, user_info):  '''  # 模拟一条用户数据  1、获取当前时间表示为截止时间  2.计算出: R F M  '''    R, M, F = user_info_change(user_info)    user_data_info = DataFrame([[R], [F], [M]]).T    print(user_data_info)      # user_data_info = DataFrame([[12.5], [18.0], [20000.0]]).T    user_data_info.index = ["lily"]    user_data_info.columns = cdata.columns    print("cdata_info:n", user_data_info)      new_zcdata = (user_data_info-cdata.mean())/cdata.std()    print("new_zcdata", new_zcdata)      kModel = load_model("user_classes.pkl")    ret = kModel.predict(new_zcdata)    print("new_zcdata_ret:", ret)    # new_zcdata_ret: [3]