【原】用 Python 轻松实现数据分析中的 RFM 建模

　　

　　今天给大家分享的是如何用python实现RFM建模。

　　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(R)、购买的总体频率(F)以及花了多少钱(M)三项指标来描述该客户的价值状况，从而能够更加准确地将成本和精力更精确的花在用户层次身上，实现针对性的营销。

　　详细来说，R指的是客户最后一次下单时间距离今天多少天了，该指标与客户的复购和流失直接相关。F指标指的是客户的下单频率，即客户在某个时间段内共消费了多少次，该指标用于衡量客户消费的活跃度。M指标指的是客户在该时间段内共消费了多少钱，该指标用于反应客户对于公司的贡献值。

　　

　　RFM分析的前提条件：

　　最近有过交易行为的客户，再次发生交易行为的可能性高于最近没有交易行为的客户。

　　交易频率高的客户，比交易频率低的客户，更有可能再次发生交易行为。

　　过去所有交易总金额较大的客户，比过去所有交易总金额较小的客户，更有消费积极性。

　　原始数据集在这里先展示一下，让你对这个数据有一个主观印象。

　　

　　（点击放大）

　　1）什么是R、F、M呢？

　　“R”表示最近一次消费时间距离今天共有多少天。什么是最近一次消费时间呢？如果同一个人在不同时间有不同多个订单，那么该时间距离当前时间的差值的最小值，就是最近一次消费时间。

　　“F”表示某个人一段时间内的消费频次。

　　“M”表示一段时间内的消费总额。

　　2）熟悉数据集

　　熟悉数据集，就是在进行数据处理之前，应该先熟悉数据，只有对数据充分熟悉之后，才能更好的进行分析。

　　熟悉数据常用的方法和属性有shape、head、tail、sample、info、describe。

　　df=pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\RFM_Model\RFM.xlsx")

　　display(df.shape)

　　display(df.sample(5))

　　结果如下：

　　

　　从上述结果中可以发现：这笔数据总共有28833行条记录，12列。观察上图，可以清楚地看到每一列数据代表什么含义。

　　3）保留有效数据

　　针对此数据集，我们先说一下什么是“有效数据”。“有效数据”指的就是有效购买，也就是说对应的“订单状态”字段显示的是“交易成功”，对于“退款”的记录，我们就直接将这个数据剔除掉。

　　display("剔除之前共有："+ str(df.shape[0]) + "条记录")

　　df=df[df["订单状态"]=="交易成功"]

　　display("剔除之后共有："+ str(df.shape[0]) + "条记录")

　　结果如下：

　　

　　4）选取有效字段

　　通过上面的分析，我们知道了“R”、“F”、“M”三个指标的概念。鉴于此，我们只需要选取"买家昵称",“付款时间”,"实付金额"这三个字段，用于RFM模型的构建，其余字段用处不大，因此删除其余字段。

　　df1=df[["买家昵称","付款时间","实付金额"]]

　　df1.index=np.arange(df1.shape[0])

　　display(df1.shape)

　　display(df1.head)

　　结果如下：

　　

　　5）缺失值处理

　　df1.is.sum(axis=0)

　　结果如下：

　　

　　从上述结果中可以发现：各字段中没有缺失值，因此不需要做任何处理。

　　1）计算RFM三个指标

　　① 增加“天数”字段，用于计算“R”指标

　　针对上述“R”、“F”、“M”三个指标的概念，我们对数据做一定的处理。由于 “R”表示的是最近一次消费时间距离今天共有多少天。但是数据集中只有每一天的“付款时间”字段。因此计算RFM指标之前，需要事先添加一个“天数”字段，求出每个“付款时间”距今共有多少天。“天数”越小，就表示最近一次的消费时间。

　　然后针对上述处理后的数据，做一个数据透视表。以“买家昵称”作为分组字段，对“天数”求最小值；对“付款昵称”计数；对“实付金额”求和，就可以得到我们想要的RFM三个指标。

　　df1["付款时间"]=pd.to_datetime(df1["付款时间"])

　　df1["天数"]=(pd.to_datetime("today")-df1["付款时间"]).dt.days

　　display(df1.sample(10))

　　结果如下：

　　

　　② 计算RFM三个指标

　　df2=pd.pivot_table(df1,index="买家昵称",

　　values=["买家昵称","天数","实付金额"],

　　aggfunc={"买家昵称":"count","天数":"min","实付金额":"sum"})

　　df2=df2[["天数","买家昵称","实付金额"]]

　　df2.columns=["R","F","M"]

　　df2.reset_index

　　display(df2.shape)

　　display(df2.head(10))

　　结果如下：

　　

　　2）用户分层打分

　　通过上述分析，我们已经得到了每一个用户的“R”、“F”、“M”值。接下来要做的，就是给每一个用户进行分层。这里我们需要建立一个评判标准，由于RFM模型本身就是需要根据不同场景和业务需求来建立的，因此这个分层标准，也是需要我们沟通业务后，得到最后的分层标准。

　　以R指标为例进行说明，根据上表我们知道，R表示每个用户最后一次购买时间距离今天共经历了多少天。当这个值越小，说明用户近期又回购了此产品；当这个值越大，说明用户已经好久没有再次购买产品了，这个用户很有可能流失掉了(猜测)。

　　基于上述分析，我们采用通用的5分制打分法，对RFM进行分类打分。

　　说明：由于这个数据集时间较早，因此计算出来的最近一次购买时间距离今天的天数，会特别大，但是没有关系，我们演示这个案例只是为了说明RFM模型的建模过程，实际中，肯定是过几个月进行一次RFM建模是比较好的，这里你只需要知道原理就好。

　　对于R指标来说：我们可以求出，R指标最小值是660天，我们以30天作为时间间隔，660-690天，打5分；690-720，打4分；720-750打3分；750-780打2分；>780，打1分。

　　对于F指标来说：我们可以求出，F指标最小值是1次，我们以1次作为时间间隔，0-2，打1分；2-3，打2分；3-4，打3分；4-5，打4分；>5，打5分。

　　对于M指标来说：我们可以求出，M指标最小值是0.005元，我们以500元作为时间间隔，0-50，打1分；50-100，打2分；100-150，打3分；150-200，打4分；>200，打5分。

　　至此，我们已经建立好了打分标准，下面我们开始对每个用户进行分类打分。

　　def func1(x):

　　if x>=660 and x<690:

　　return 5

　　elif x>=690 and x<720:

　　return 4

　　elif x>=720 and x<750:

　　return 3

　　elif x>=750 and x<780:

　　return 2

　　elif x>=780:

　　return 1

　　def func2(x):

　　if x>=0 and x<2:

　　return 1

　　elif x>=2 and x<3:

　　return 2

　　elif x>=3 and x<4:

　　return 3

　　elif x>=4 and x<5:

　　return 4

　　elif x>=5:

　　return 5

　　def func3(x):

　　if x>=0 and x<50:

　　return 1

　　elif x>=50 and x<100:

　　return 2

　　elif x>=100 and x<150:

　　return 3

　　elif x>=150 and x<200:

　　return 4

　　elif x>=200:

　　return 5

　　df2["R-SCORE"]=df2["R"].apply(func1)

　　df2["F-SCORE"]=df2["F"].apply(func2)

　　df2["M-SCORE"]=df2["M"].apply(func3)

　　df2.sample(10)

　　结果如下：

　　

　　3）用户贴标签

　　前面的步骤中，我们已经根据业务需求，对RFM指标进行了分类打分，得到了R-SCORE、F-SCORE、M-SCORE三个指标。接下来，我们需要给每个用户贴标签，这里有两种方式可以进行用户贴标签。

　　第一种：根据业务场景和业务来分配全重，对于RFM这3个指标，你更看重哪个指标，就赋予它相应较大一点的权重，比如说赋予的权重是3：1：2。

　　第二种：完全根据单独的RFM标签来计算，比如说：R-SCORE>avg(R-SCORE)、F-SCORE>avg(F-SCORE)、M-SCORE>avg(M-SCORE)，表示一个减肥药客户近期有购买，购买频率高于所有客户平均购买频率，购买金额高于所有客户的平均购买金额，因此我们贴上一个“重要挽留客户”的标签。

　　下面以第二种方法进行说明。根据上述叙述，每个指标有两种情况，要么>avg，要么avg，我们记为1；当指标<avg，我们记为0。因此可以得到如下的二维表格。< p="">

　　

　　① 第一步

　　avg_r=df2["R-SCORE"]an

　　avg_f=df2["F-SCORE"]an

　　avg_m=df2["M-SCORE"]an

　　display(avg_r,avg_f,avg_m)

　　结果如下：

　　

　　② 第二步

　　def func1(x):

　　if x>avg_r:

　　return 1

　　else:

　　return 0

　　def func2(x):

　　if x>avg_f:

　　return 1

　　else:

　　return 0

　　def func3(x):

　　if x>avg_m:

　　return 1

　　else:

　　return 0

　　df2["R-SCORE是否大于均值"]=df2["R-SCORE"].apply(func1)

　　df2["F-SCORE是否大于均值"]=df2["F-SCORE"].apply(func1)

　　df2["M-SCORE是否大于均值"]=df2["M-SCORE"].apply(func1)

　　display(df2.sample(10))

　　结果如下：

　　

　　③ 第三步

　　def functions(x):

　　if x.iloc[0]==1 and x.iloc[1]==1 and x.iloc[2]==1:

　　return "重要价值客户"

　　elif x.iloc[0]==1 and x.iloc[1]==1 and x.iloc[2]==0:

　　return "潜力客户"

　　elif x.iloc[0]==1 and x.iloc[1]==0 and x.iloc[2]==1:

　　return "重要深耕客户"

　　elif x.iloc[0]==1 and x.iloc[1]==0 and x.iloc[2]==0:

　　return "新客户"

　　elif x.iloc[0]==0 and x.iloc[1]==1 and x.iloc[2]==1:

　　return "重要唤回客户"

　　elif x.iloc[0]==0 and x.iloc[1]==1 and x.iloc[2]==0:

　　return "一般客户"

　　elif x.iloc[0]==0 and x.iloc[1]==0 and x.iloc[2]==1:

　　return "重要挽回客户"

　　elif x.iloc[0]==0 and x.iloc[1]==0 and x.iloc[2]==0:

　　return "流失客户"

　　df2["标签"]=df2[["R-SCORE是否大于均值","F-SCORE是否大于均值","M-SCORE是否大于均值"]].apply(functions,axis=1)

　　df2.sample(10)

　　结果如下：

　　

　　4）可视化展示

　　① 绘制不同类型客户的人数对比

　　df3=df2.groupby("标签").agg({"标签":"count"})

　　df3["不同客户的占比"]=df3["标签"].apply(lambda x:x/np.sum(df3["标签"]))

　　df3=df3.sort_values(by="标签",ascending=True)

　　plt.figure(figsize=(6,4),dpi=100)

　　x=df3.index

　　y=df3["标签"]

　　plt.barh(x,height=0.5,width=y,align="center")

　　plt.title("不同类型客户的人数对比")

　　for x,y in enumerate(y):

　　plt.text(y+450,x,y,ha="center",va="center",fontsize=14)

　　plt.xticks(np.arange(0,10001,2000))

　　plt.tight_layout

　　plt.savefig("不同类型客户的人数对比",dpi=300)

　　结果如下：

　　

　　② 绘制不同类型客户人数占比图

　　df3=df2.groupby("标签").agg({"标签":"count"})

　　df3["不同客户的占比"]=df3["标签"].apply(lambda x:x/np.sum(df3["标签"]))

　　df3=df3.sort_values(by="标签",ascending=True)

　　plt.figure(figsize=(7,4),dpi=100)

　　x=df3["不同客户的占比"]

　　labels=['潜力客户', '一般客户', '重要价值客户', '重要唤回客户', '重要深耕客户', '新客户', '重要挽回客户', '流失客户']

　　colors=['#9999ff','#ff9999','#7777aa','#2442aa','#dd5555','deeppink','yellowgreen','lightskyblue']

　　explode=[0,0,0,0,0,0,0,0]

　　patches,l_text=plt.pie(x,labels=labels,colors=colors,

　　explode=explode,startangle=90,counterclock=False)

　　for t in l_text:

　　t.set_size(0)

　　plt.axis("equal")

　　plt.legend(loc=(0.001,0.001),frameon=False)

　　plt.title("不同类型客户人数占比图")

　　plt.savefig("不同类型客户人数占比图",dpi=300)

　　结果如下：

　　

　　③ 绘制不同类型客户累计消费金额

　　df3=df2.groupby("标签").agg({"M":"sum"})

　　df3["M"]=df3["M"].apply(lambda x:round(x))

　　df3["不同客户的占比"]=df3["M"].apply(lambda x:x/np.sum(df3["M"]))

　　df3=df3.sort_values(by="M",ascending=True)

　　plt.figure(figsize=(6,4),dpi=100)

　　x=df3.index

　　y=df3["M"]

　　plt.barh(x,height=0.5,width=y,align="center")

　　plt.title("不同类型客户累计消费金额")

　　for x,y in enumerate(y):

　　plt.text(y+45000,x,y,ha="center",va="center",fontsize=14)

　　plt.xticks(np.arange(0,700001,100000))

　　plt.tight_layout

　　plt.savefig("不同类型客户累计消费金额",dpi=300)

　　结果如下：

　　

　　④ 绘制不同类型客户金额占比图

　　df3=df2.groupby("标签").agg({"M":"sum"})

　　df3["M"]=df3["M"].apply(lambda x:round(x))

　　df3["不同客户的占比"]=df3["M"].apply(lambda x:x/np.sum(df3["M"]))

　　df3=df3.sort_values(by="M",ascending=True)

　　plt.figure(figsize=(7,4),dpi=100)

　　x=df3["不同客户的占比"]

　　labels=['潜力客户', '一般客户', '重要价值客户', '重要唤回客户', '重要深耕客户', '新客户', '重要挽回客户', '流失客户']

　　colors=['#9999ff','#ff9999','#7777aa','#2442aa','#dd5555','deeppink','yellowgreen','lightskyblue']

　　explode=[0,0,0,0,0,0,0,0]

　　patches,l_text=plt.pie(x,labels=labels,colors=colors,

　　explode=explode,startangle=90,counterclock=False)

　　for t in l_text:

　　t.set_size(0)

　　plt.axis("equal")

　　plt.legend(loc=(0.001,0.001),frameon=False)

　　plt.title("不同类型客户金额占比图")

　　plt.savefig("不同类型客户金额占比图",dpi=300)

　　结果如下：

　　

　　① 通过上面的可视化展示可以发现，重要挽回客户7102人，虽然只占总人数的28%，但是他们的累计消费金额却是最高的，达到了639763元。重要挽回客户指的是“做出最大购买，但很久没有回来购买”，这一部分人已经濒临流失边缘，极大可能会流失，但是这一部分人对于公司的实际贡献来说，具有很大价值。因此可以采取重点联系或拜访的形式，调查回购率低的原因，从而提高留存率。

　　② 通过上面的可视化展示可以发现，新客户5002人，也占总人数的20%，他们的累计消费金额也达到了134085元。这一部分人最近有交易，交易频率不高，金额小，很容易丢失，但是有推广价值。针对这一部分群体，我们可以采取社区活动这种形式，提供免费试用产品，提高客户兴趣，对于创建品牌知名度很有必要。

　　③ 通过上面的可视化展示可以发现，流失客户8601人，具有最大占比34%，他们的累计消费金额也达到了200854元。流失客户表示最后一次购买的时间很长，金额小，订单数少，属于冬眠客户。针对上面的新客户和这里的流失客户的处理有两种办法，如果说这部分人的消费金额较大，对公司的价值较大，就需要想办法恢复这部分客户的兴趣；如果说这部分人的消费金额较小，暂时放弃无价值用户，主要将运营的中心放在如何留住核心收入来源的客户群体之上，以及通过各种方式召回“重要挽回客户”。

　　Python 程序员深度学习的“四大名著”：

　　

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