90万条数据玩转RFM用户分析模型

2019/04/10 10:10
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RFM,是一种经典的用户分类、价值分析模型:

R,Rencency,即每个客户有多少天没回购了,可以理解为最近一次购买到现在隔了多少天。

F,Frequency,是每个客户购买了多少次。

M,Monetary,代表每个客户平均购买金额,也可以是累计购买金额。

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,分别是数据概览、数据清洗、维度打分、分值计算和客户分层。

一:数据概览

开发环境:jupyter Notebook, python 3.6

import pandas as pd
import numpy as np
import os

os.chdir('F:\\50mat')

df = pd.read_excel('PYTHON-RFM实战数据.xlsx')
df.head()

 

# 打印结果

品牌名称	买家昵称	付款日期	订单状态	实付金额 邮费 省份 城市 购买数量 0 一只阿木木 棒西瓜皮的店 2019-04-18 11:05:26 交易成功 210 0 北京 北京市 1 1 一只阿木木 8fiona_c8 2019-04-18 11:08:03 交易成功 53 0 上海 上海市 4 2 一只阿木木 3t_1479778131547_04 2019-04-18 11:13:01 交易成功 169 0 上海 上海市 1 3 一只阿木木 0kexintiantian20 2019-04-18 11:13:19 付款以后用户退款成功,交易自动关闭 107 0 北京 北京市 1 4 一只阿木木 ysxxgx 2019-04-18 11:18:07 付款以后用户退款成功,交易自动关闭 254 0 江苏省 苏州市 2 

在订单状态中,交易成功、用户退款导致交易关闭的,那还包括其他状态吗?退款订单对于我们模型价值不大,需要在后续清洗中剔除。

df['订单状态'].unique()

 

# 打印结果
array(['交易成功', '付款以后用户退款成功,交易自动关闭', '订单状态'], dtype=object) 

再观察数据的类型和缺失情况:

df.info()

 

# 打印结果
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 922658 entries, 0 to 922657 Data columns (total 9 columns): 品牌名称 922658 non-null object 买家昵称 922658 non-null object 付款日期 922658 non-null object 订单状态 922658 non-null object 实付金额 922658 non-null object 邮费 922658 non-null object 省份 922658 non-null object 城市 922626 non-null object 购买数量 922658 non-null object dtypes: object(9) memory usage: 31.7+ MB 

数据类型方面,付款日期是时间格式,实付金额、邮费和购买数量是数值型,其他均为字符串类型。

二:数据清洗

2.1 剔除退款

在观察阶段,我们明确了第一个清洗的目标,就是剔除退款数据:

df = df.loc[df['订单状态'] == '交易成功',:]
print('剔除退款后还剩:%d行' % len(df))

 

打印结果
剔除退款后还剩:889372

2.2 关键字段提取

剔除之后,觉得我们订单的字段还是有点多,而RFM模型只需要买家昵称,付款时间和实付金额这3个关键字段,所以提取之:

df = df[['买家昵称','付款日期','实付金额']]
df.head()

 

# 打印结果
买家昵称	付款日期	实付金额
0	棒西瓜皮的店 2019-04-18 11:05:26 210 1 8fiona_c8 2019-04-18 11:08:03 53 2 3t_1479778131547_04 2019-04-18 11:13:01 169 7 2jill27 2019-01-01 10:00:11 121 8 yjessieni 2019-01-01 10:00:14 211 

2.3 关键字段构造

R 值构造 。

R值,即每个用户最后一次购买时间距今多少天。

  • 如果用户只下单过一次,用现在的日期减去付款日期即可;
  • 若是用户多次下单,需先筛选出这个用户最后一次付款的时间,再用今天减去它。

距离今天越近,时间也就越“大”,

pd.to_datetime('2019-11-11') > pd.to_datetime('2019-1-1')

 

 # 打印结果 True 

用户最近一次付款时间,只需要按买家昵称分组,再选取付款日期的最大值即可:

r = df.groupby('买家昵称')['付款日期'].max().reset_index()
r.head()

 

#打印结果
	买家昵称	付款日期
0	.blue_ram	2019-02-04 17:49:34.000 1 .christiny 2019-01-29 14:17:15.000 2 .willn1 2019-01-11 03:46:18.000 3 .托托m 2019-01-11 02:26:33.000 4 00002019-06-28 16:53:26.458 

用今天减去每位用户最近一次付款时间,就得到R值了,测试样本数据是1月至6月上半年的数据,所以我们把“2019-7-1”当作“今天”:

r['R'] = (pd.to_datetime('2019-7-1') - r['付款日期']).dt.days
r = r[['买家昵称','R']]
r.head()

 

#打印结果

买家昵称	R
0	.blue_ram	146
1	.christiny	152 2 .willn1 170 3 .托托m 170 4 00002 

F 值构造

F值,即每个用户累计购买频次。

我们明确“单个用户一天内多次下单行为看作整体一次”,引入一个精确到天的日期标签,依照“买家昵称”和“日期标签”进行分组,把每个用户一天内的多次下单行为合并

统计购买次数:

# F 值构造

# 引入日期标签
df['日期标签'] = df['付款日期'].astype(str).str[:10]

#把单个用户一天内订单合并
dup_f = df.groupby(['买家昵称','日期标签'])['付款日期'].count().reset_index()

#对合并后的用户统计频次
f = dup_f.groupby('买家昵称')['付款日期'].count().reset_index()
f.columns = ['买家昵称','F']
f.head()

 

# 打印结果

买家昵称	F
0	.blue_ram	1
1	.christiny	1 2 .willn1 1 3 .托托m 1 4 00001 

M 值构造

客户平均购买金额,需要得到每个用户总金额,再用总金额除以购买频次即可。

# M 值构造
sum_m = df.groupby('买家昵称')['实付金额'].sum().reset_index()
sum_m.columns = ['买家昵称','总支付金额']
com_m = pd.merge(sum_m,f,left_on = '买家昵称',right_on = '买家昵称',how = 'inner')

#计算用户平均支付金额
com_m['M'] = com_m['总支付金额'] / com_m['F']
com_m.head()

 

# 打印结果

买家昵称	总支付金额	F	M
0	.blue_ram	1568	1 1568.0 1 .christiny 5856 1 5856.0 2 .willn1 1088 1 1088.0 3 .托托m 1184 1 1184.0 4 00005248 1 5248.0 

R F M 三值合并

# R F M 值构造并合并
rfm = pd.merge(r,com_m,left_on = '买家昵称',right_on = '买家昵称',how = 'inner')
rfm = rfm[['买家昵称','R','F','M']]
rfm.head()

 

# 打印结果
	买家昵称	R	F	M
0	.blue_ram	146	1	1568.0 1 .christiny 152 1 5856.0 2 .willn1 170 1 1088.0 3 .托托m 170 1 1184.0 4 00002 1 5248.0 

三:维度打分

此部分不涉及代码。

维度确认的核心是分值确定,按照设定的标准,我们给每个消费者的R/F/M值打分,分值的大小取决于我们的偏好,即我们越喜欢的行为,打的分数就越高:

  • R值 用户有多少天没来下单,所以R越大,用户流失的可能性越大,分值越小。
  • F值 用户购买频次,数值越大,得分越高
  • M值 用户平均支付金额,数值越大,得分越高

RFM模型中打分一般采取5分制,有两种比较常见的方式,

  • 一种是按照数据的分位数来打分
  • 一种是依据数据和业务的理解进行分值的划分

这里使用的是第二种,即提前制定好不同数值对应的分值,加深对数据的理解。

R值根据行业经验,设置为30天一个跨度,区间左闭右开:

R 分 R 值
1 [120, +%)
2 [90, 120)
3 [60, 90)
4 [30, 60)
5 [0, 30)

F值 F值和购买频次挂钩,每多一次购买,分值就多加一分:

F 分 F 值
1 1
2 2
3 3
4 4
5 [5, +%)

M值 先对M值做个简单的区间统计,然后分组,这里我们按照1600元的一个区间来进行划分:

M 分 M 值
1 [0, 1600)
2 [1600, 3200)
3 [3200, 4800)
4 [4800, 6400)
5 [6400, +%)

我们确定了一个打分框架,每一位用户的每个指标,都有了与之对应的分值。

四:分值计算

第一次计算

R值:

# 4 R 值计算

rfm['R-SCORE'] = pd.cut(rfm['R'],bins = [0,30,60,90,120,1000000],labels = [5,4,3,2,1],right = False).astype(float)
rfm.head()

 

# 打印结果
买家昵称	R	F	M	R-SCORE
0	.blue_ram	146	1	1568.0 1.0 1 .christiny 152 1 5856.0 1.0 2 .willn1 170 1 1088.0 1.0 3 .托托m 170 1 1184.0 1.0 4 00002 1 5248.0 5.0 

F M 值计算

# F M 值计算
rfm['F-SCORE'] = pd.cut(rfm['F'],bins = [1,2,3,4,5,1000000],labels = [1,2,3,4,5],right = False).astype(float)
rfm['M-SCORE'] = pd.cut(rfm['M'],bins = [0,1600,3200,4800,6400,10000000],labels = [1,2,3,4,5],right = False).astype(float)
rfm.head()

 

# 打印结果
买家昵称	R	F	M	F-SCORE	M-SCORE
0	.blue_ram	146	1	1568.0 1.0 1.0 1 .christiny 152 1 5856.0 1.0 4.0 2 .willn1 170 1 1088.0 1.0 1.0 3 .托托m 170 1 1184.0 1.0 1.0 4 00002 1 5248.0 1.0 4.0 

第二次计算

过多的分类和不分类本质是一样的。所以,我们通过判断每个客户的R、F、M值是否大于平均值,来简化分类结果。

因为每个客户和平均值对比后的R、F、M,只有0和1(0表示小于平均值,1表示大于平均值)两种结果,整体组合下来共有8个分组,是比较合理的一个情况。我们来判断用户的每个分值是否大于平均值:

# 第二次计算
rfm['R是否大于均值'] = (rfm['R-SCORE'] > rfm['R-SCORE'].mean()) * 1
rfm['F是否大于均值'] = (rfm['F-SCORE'] > rfm['F-SCORE'].mean()) * 1
rfm['M是否大于均值'] = (rfm['M-SCORE'] > rfm['M-SCORE'].mean()) * 1
rfm.head()

 

# 打印结果
买家昵称	R	F	M	R-SCORE	F-SCORE	M-SCORE	R是否大于均值	F是否大于均值	M是否大于均值
0 .blue_ram 146 1 1568.0 1.0 1.0 1.0 0 0 0 1 .christiny 152 1 5856.0 1.0 1.0 4.0 0 0 1 2 .willn1 170 1 1088.0 1.0 1.0 1.0 0 0 0 3 .托托m 170 1 1184.0 1.0 1.0 1.0 0 0 0 4 00002 1 5248.0 5.0 1.0 4.0 1 0 1 

代码为什么 * 1,这是由于Python中判断后返回的结果是True和False,对应着数值1和0,只要把这个布尔结果乘上1,True就变成了1,False变成了0,处理之后更加易读。

知识点:

Pandas的cut函数:

  • 第一个参数传入要切分的数据列。
  • bins参数代表我们按照什么区间进行分组,上面我们已经确定了R值按照30天的间隔进行分组,输入[0,30,60,90,120,1000000]即可,最后一个数值设置非常大,是为了给分组一个容错空间,允许出现极端大的值。
  • right表示了右侧区间是开还是闭,即包不包括右边的数值,如果设置成False,就代表[0,30),包含左侧的分组数据而不含右侧,若设置为True,则是[0,30],首尾都包含。
  • labels和bins切分的数组前后呼应,什么意思呢?bins设置了6个数值,共切分了5个分组,labels则分别给每个分组打标签,0-30是5分,30-60是4分,依此类推。

五:客户分层

清洗完之后我们确定了打分逻辑,然后分别计算每个用户的R、F、M分值(SCORE),随后,用分值和对应的平均值进行对比,得到了是否大于均值的三列结果。那么客户分层如何处理呢。

R 大于均值 F 大于均值 M 大于均值 一般分类 RFM 分类 释义
1 1 1 重要价值客户 重要价值客户 近购、高频、高消费
1 1 0 重要潜力客户 消费潜力客户 近购、高频、低消费
1 0 1 重要深耕客户 频次深耕客户 近购、低频、高消费
1 0 0 新客户 新客户 近购、低频、低消费
0 1 1 重要唤回客户 重要价值流失预警客户 近未购、高频、高消费
0 1 0 一般客户 一般客户 近未购、高频、低消费
0 0 1 重要挽回客户 高消费唤回客户 近未购、低频、高消费
0 0 0 流失客户 流失客户 近未购、低频、低消费

潜力是针对消费(平均支付金额),深耕是为了提升消费频次,以及重要唤回客户其实和重要价值客户非常相似,只是最近没有回购了而已,应该做流失预警等等。

5.1 构建合并指标

先引入一个人群数值的辅助列,把之前判断的R\F\M是否大于均值的三个值给串联起来:

# 5 客户分层,构建合并指标

rfm['人群数值'] = (rfm['R是否大于均值'] * 100) + (rfm['F是否大于均值'] * 10) + (rfm['M是否大于均值'] * 1)
rfm.head()

 

# 打印结果
买家昵称	R	F	M	R-SCORE	F-SCORE	M-SCORE	R是否大于均值	F是否大于均值	M是否大于均值	人群数值 0 .blue_ram 146 1 1568.0 1.0 1.0 1.0 0 0 0 0 1 .christiny 152 1 5856.0 1.0 1.0 4.0 0 0 1 1 2 .willn1 170 1 1088.0 1.0 1.0 1.0 0 0 0 0 3 .托托m 170 1 1184.0 1.0 1.0 1.0 0 0 0 0 4 00002 1 5248.0 5.0 1.0 4.0 1 0 1 101 

人群数值是数值类型,所以位于前面的0就自动略过,比如1代表着“001”的高消费唤回客户人群,10对应着“010”的一般客户。

5.2 基于指标给客户打标签

为了得到最终人群标签,再定义一个判断函数,通过判断人群数值的值,来返回对应的分类标签:

#判断R/F/M是否大于均值
def transform_label(x):
    if x == 111:
        label = '重要价值客户'
    elif x == 110:
        label = '消费潜力客户'
    elif x == 101:
        label = '频次深耕客户'
    elif x == 100:
        label = '新客户'
    elif x == 11:
        label = '重要价值流失预警客户'
    elif x == 10:
        label = '一般客户'
    elif x == 1:
        label = '高消费唤回客户'
    elif x == 0:
        label = '流失客户'
    return label

 

5.3 标签应用

rfm['人群类型'] = rfm['人群数值'].apply(transform_label)
rfm.head()

 

# 打印结果
买家昵称	R	F	M	R-SCORE	F-SCORE	M-SCORE	R是否大于均值	F是否大于均值	M是否大于均值	人群数值 人群类型 0 .blue_ram 146 1 1568.0 1.0 1.0 1.0 0 0 0 0 流失客户 1 .christiny 152 1 5856.0 1.0 1.0 4.0 0 0 1 1 高消费唤回客户 2 .willn1 170 1 1088.0 1.0 1.0 1.0 0 0 0 0 流失客户 3 .托托m 170 1 1184.0 1.0 1.0 1.0 0 0 0 0 流失客户 4 00002 1 5248.0 5.0 1.0 4.0 1 0 1 101 频次深耕客户 

RFM 建模,每一位客户都有了属于自己的RFM标签。

六:RFM 模型结果探索性分析

切模型结果最终都要服务于业务,所以我们基于现有模型结果做一些拓展、探索性分析。

6.1 人数统计

# 6.1 人数分析
count = rfm['人群类型'].value_counts().reset_index()
count.columns = ['客户类型','人数']
count['人数占比'] = count['人数'] / count['人数'].sum()
count

 

# 打印结果
客户类型	人数	人数占比
0	高消费唤回客户 7338 0.288670 1 流失客户 6680 0.262785 2 频次深耕客户 5427 0.213493 3 新客户 4224 0.166168 4 重要价值客户 756 0.029740 5 消费潜力客户 450 0.017703 6 重要价值流失预警客户 360 0.014162 7 一般客户 185 0.007278 

6.2 金额统计

# 6.2 金额分析
rfm['购买总金额'] = rfm['F'] * rfm['M']
mon = rfm.groupby('人群类型')['购买总金额'].sum().reset_index()
mon.columns = ['客户类型','消费金额']
mon['金额占比'] = mon['消费金额'] / mon['消费金额'].sum()
mon

 

# 打印结果
客户类型	消费金额	金额占比
0	一般客户 825696.0 0.007349 1 新客户 8667808.0 0.077143 2 流失客户 14227744.0 0.126625 3 消费潜力客户 2050506.0 0.018249 4 重要价值客户 8615698.0 0.076679 5 重要价值流失预警客户 3732550.0 0.033219 6 频次深耕客户 31420996.0 0.279644 7 高消费唤回客户 42819846.0 0.381092 

6.3 客户类型

result = pd.merge(count,mon,left_on = '客户类型',right_on = '客户类型')
result

 

# 打印结果
客户类型	人数	人数占比	消费金额	金额占比 0 高消费唤回客户 7338 0.288670 42819846.0 0.381092 1 流失客户 6680 0.262785 14227744.0 0.126625 2 频次深耕客户 5427 0.213493 31420996.0 0.279644 3 新客户 4224 0.166168 8667808.0 0.077143 4 重要价值客户 756 0.029740 8615698.0 0.076679 5 消费潜力客户 450 0.017703 2050506.0 0.018249 6 重要价值流失预警客户 360 0.014162 3732550.0 0.033219 7 一般客户 185 0.007278 825696.0 0.007349 

七:模型封装 ENTER

模型封装,一个回车就能返回结果

import pandas as pd
import numpy as np
import os

os.chdir('F:\\50mat')


#输入源数据文件名
def get_rfm(name = 'PYTHON-RFM实战数据.xlsx'):
    # 数据概览
    df = pd.read_excel(name)
    # 数据清洗
    df = df.loc[df['订单状态'] == '交易成功',:]
    print('剔除退款后还剩:%d行' % len(df))
    df = df[['买家昵称','付款日期','实付金额']]

    # 构造 R 值,Recency 即每个用户最后一次购买时间距今多少天。
    r = df.groupby('买家昵称')['付款日期'].max().reset_index()
    r['R'] = (pd.to_datetime('2019-7-1') - r['付款日期']).dt.days
    r = r[['买家昵称','R']]

    # 构造 F 值,Frequency 即每个用户累计购买频次。
    #引入日期标签辅助列
    df['日期标签'] = df['付款日期'].astype(str).str[:10]

    #把单个用户一天内订单合并
    dup_f = df.groupby(['买家昵称','日期标签'])['付款日期'].count().reset_index()

    #对合并后的用户统计频次
    f = dup_f.groupby('买家昵称')['付款日期'].count().reset_index()
    f.columns = ['买家昵称','F']

    # M 值构造,Monetary 客户平均购买金额
    sum_m = df.groupby('买家昵称')['实付金额'].sum().reset_index()
    sum_m.columns = ['买家昵称','总支付金额']
    com_m = pd.merge(sum_m,f,left_on = '买家昵称',right_on = '买家昵称',how = 'inner')

    #计算用户平均支付金额
    com_m['M'] = com_m['总支付金额'] / com_m['F']

    rfm = pd.merge(r,com_m,left_on = '买家昵称',right_on = '买家昵称',how = 'inner')
    rfm = rfm[['买家昵称','R','F','M']]


    rfm['R-SCORE'] = pd.cut(rfm['R'],bins = [0,30,60,90,120,1000000],labels = [5,4,3,2,1],right = False).astype(float)
    rfm['F-SCORE'] = pd.cut(rfm['F'],bins = [1,2,3,4,5,1000000],labels = [1,2,3,4,5],right = False).astype(float)
    rfm['M-SCORE'] = pd.cut(rfm['M'],bins = [0,1600,3200,4800,6400,10000000],labels = [1,2,3,4,5],right = False).astype(float)
    
    rfm['R是否大于均值'] = (rfm['R-SCORE'] > rfm['R-SCORE'].mean()) * 1
    rfm['F是否大于均值'] = (rfm['F-SCORE'] > rfm['F-SCORE'].mean()) * 1
    rfm['M是否大于均值'] = (rfm['M-SCORE'] > rfm['M-SCORE'].mean()) * 1

    rfm['人群数值'] = (rfm['R是否大于均值'] * 100) + (rfm['F是否大于均值'] * 10) + (rfm['M是否大于均值'] * 1)

    rfm['人群类型'] = rfm['人群数值'].apply(transform_label)

    count = rfm['人群类型'].value_counts().reset_index()
    count.columns = ['客户类型','人数']
    count['人数占比'] = count['人数'] / count['人数'].sum()

    rfm['购买总金额'] = rfm['F'] * rfm['M']
    mon = rfm.groupby('人群类型')['购买总金额'].sum().reset_index()
    mon.columns = ['客户类型','消费金额']
    mon['金额占比'] = mon['消费金额'] / mon['消费金额'].sum()

    result = pd.merge(count,mon,left_on = '客户类型',right_on = '客户类型')

    return result


#判断R/F/M是否大于均值
def transform_label(x):
    if x == 111:
        label = '重要价值客户'
    elif x == 110:
        label = '消费潜力客户'
    elif x == 101:
        label = '频次深耕客户'
    elif x == 100:
        label = '新客户'
    elif x == 11:
        label = '重要价值流失预警客户'
    elif x == 10:
        label = '一般客户'
    elif x == 1:
        label = '高消费唤回客户'
    elif x == 0:
        label = '流失客户'
    return label

res = get_rfm(name = 'PYTHON-RFM实战数据.xlsx')
res
    

 

# 打印结果
剔除退款后还剩:889372客户类型	人数 人数占比 消费金额 金额占比 0 高消费唤回客户 7338 0.288670 42819846.0 0.381092 1 流失客户 6680 0.262785 14227744.0 0.126625 2 频次深耕客户 5427 0.213493 31420996.0 0.279644 3 新客户 4224 0.166168 8667808.0 0.077143 4 重要价值客户 756 0.029740 8615698.0 0.076679 5 消费潜力客户 450 0.017703 2050506.0 0.018249 6 重要价值流失预警客户 360 0.014162 3732550.0 0.033219 7 一般客户 185 0.007278 825696.0 0.007349




by:一只阿木木

原文出处:https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/12312050.html

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