python实现客户价值分析

本章使用的客户价值分析主要使用的是聚类分析方法，那么在对客户进行聚类前，首先使用RFM模型分析客户价值，下面进行RFM模型讲解:

1.RFM模型

RFM模型是衡量客户价值和潜在价值，它是衡量客户价值和潜在价值的主要工具手段。大部分人员都会接触到该模型，RFM模型是国际上最成熟、最为容易的客户价值分析方法。它包括以下三个指标

其中，RFM分别表示

R:最近消费时间间隔(recency)        F:消费频率(frequence)        M:消费金额(Model)   

R:最近消费时间间隔，表示客户最近一-次消 费时间与之前消费时间的距离。 R：最近消费时间间隔，表示客户最近一-次消费时间与之前消费时间的距离。
R越大，表示客户越久未发生交易，R越小，表示客户最近有交易发生。R越大，则客户越可能会; R越大，表示客户越久未发生交易，R越小，表示客户最近有交易发生.R越大，则客户越可能会；
“沉睡”，流失的可能性越大。在这部分客户中，可能有些优质客户，值得通过一-些营 销手段进行激活。 “沉睡”，流失的可能性越大。在这部分客户中，可能有些优质客户，值得通过一-些营销手段进行激活.

F:消费频率，表示- -段时间内的客户消费次数。F越大，则表示客户交易越频繁，是非常忠诚的客 F：消费频率，表示--段时间内的客户消费次数.F越大，则表示客户交易越频繁，是非常忠诚的客户，也是对公司的产品认同度较高的客户: F越小，则表示客户不够活跃，且可能是竞争对手的常客。针 户，也是对公司的产品认同度较高的客户：F越小，则表示客户不够活跃，且可能是竞争对手的常客.针

对F较小、且消费额较大的客户，需要推出一 定的竞争策略，将这批客户从竞争对手中争取过来。 对F较小、且消费额较大的客户，需要推出一定的竞争策略，将这批客户从竞争对手中争取过来.
M:消费金额，表示客户每次消费金额，可以用最近一一次消费金额，也可以用过去的平均消费金 M：消费金额，表示客户每次消费金额，可以用最近一一次消费金额，也可以用过去的平均消费金
额，根据分析的目的不同，可以有不同的标识方法。 额，根据分析的目的不同，可以有不同的标识方法.

 

2.聚类

聚类的目的是把数据分类，但是事先我们不知道如何去分，完全是靠算法判断数据之间的相似 聚类的目的是把数据分类，但是事先我们不知道如何去分，完全是靠算法判断数据之间的相似
性，相似的就放在一起。本章通过聚类实现客户分类，将相似的客户分为- -类，主要使用了机器学习 性，相似的就放在一起.本章通过聚类实现客户分类，将相似的客户分为--类，主要使用了机器学习Scikit-Learn中的聚类模块cluster提供的KMeans方法来实现。有关聚类的介绍可以参考第8章内容。 学习中的聚类模块集群提供的KMeans方法来实现.有关聚类的介绍可以参考第8章内容.