Python을 사용한 RFM 분석

Python은 데이터 분석 및 기계 학습 분야에서 널리 사용되는 다목적 프로그래밍 언어입니다. 단순성, 가독성 및 풍부한 라이브러리 덕분에 복잡한 데이터 작업을 처리하는 데 이상적입니다. 이러한 강력한 응용 프로그램 중 하나는 구매 행동을 기반으로 고객을 분류하기 위해 마케팅에 사용되는 기술인 RFM 분석입니다.

이 튜토리얼에서는 Python을 사용하여 RFM 분석을 구현하는 과정을 안내합니다. 먼저 RFM 분석의 개념과 마케팅에서의 중요성에 대해 설명하겠습니다. 그런 다음 Python을 사용하여 RFM 분석의 실제적인 측면을 점차적으로 살펴보겠습니다. 기사의 다음 부분에서는 최신성, 빈도 및 금전적 가치에 대한 점수를 할당하는 다양한 방법을 고려하여 Python을 사용하여 각 고객의 RFM 점수를 계산하는 방법을 보여줍니다.

RFM 분석 이해

RFM 분석은 구매 행동에 따라 고객을 분류하기 위해 마케팅에 사용되는 강력한 기술입니다. RFM이라는 약어는 고객을 평가하고 분류하는 데 사용되는 세 가지 핵심 요소인 최신성(Recency), 빈도(Frequency) 및 금전적 가치(Monetary value)를 나타냅니다. RFM 분석에서 그 중요성을 이해하기 위해 각 구성 요소를 분석해 보겠습니다.

• 최신성: 최신성이란 고객의 마지막 구매 이후 경과된 시간을 의미합니다. 이는 고객이 최근 비즈니스와 어떻게 상호 작용했는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

• 빈도: 빈도는 특정 기간 내에 고객이 구매하는 횟수를 나타냅니다. 이는 고객이 우리 비즈니스와 얼마나 자주 상호 작용하는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

• 금전적 가치: 금전적 가치는 고객이 구매 시 지출한 총액을 의미합니다. 이는 고객 거래의 가치와 비즈니스에 대한 잠재적 가치를 이해하는 데 도움이 됩니다.

이제 RFM 분석을 이해했으므로 이 문서의 다음 부분에서는 이를 Python에서 구현하는 방법을 알아보겠습니다.

Python에서 RFM 분석 구현

Python을 사용하여 RFM 분석을 수행하기 위해 Pandas와 NumPy라는 두 가지 기본 라이브러리를 사용합니다. 컴퓨터에 NumPy와 Pandas를 설치하기 위해 pip(Python 패키지 관리자)를 사용합니다. 터미널이나 명령 프롬프트를 열고 다음 명령을 실행하세요:

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설치가 완료되면 Python을 사용하여 RFM 분석을 계속 구현할 수 있습니다.

1단계: 필수 라이브러리 가져오기

먼저 필요한 라이브러리를 Python 스크립트로 가져옵니다.

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2단계: 데이터 로드 및 준비

다음으로 RFM 분석을 위한 데이터를 로드하고 준비해야 합니다. 고객 ID, 거래 날짜, 구매 금액 등 고객 거래에 대한 정보가 포함된 'customer_data.csv'라는 데이터세트가 있다고 가정해 보겠습니다. Pandas를 사용하여 데이터를 DataFrame으로 읽고 분석을 위해 전처리할 수 있습니다.

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3단계: RFM 지표 계산

이제 각 고객에 대한 RFM 지표를 계산해 보겠습니다. 일련의 기능과 동작을 활용하여 최근 구매시간, 구매빈도, 구매금액에 대한 점수를 결정합니다.

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4단계: RFM 점수 할당

이 단계에서는 최신성, 빈도 및 금전적 가치 지표에 대한 점수를 할당하여 구매 행동에 따라 고객을 평가하고 분류할 수 있습니다. 프로젝트의 고유한 요구 사항에 따라 채점 기준을 사용자 정의할 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

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5단계: RFM 점수 결합

마지막으로 각 고객의 개별 RFM 점수를 하나의 RFM 점수로 결합합니다.

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위에 제공된 코드를 실행하여 Python을 사용하여 RFM 점수를 계산하면 다음 출력이 표시됩니다.

출력

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위 출력에서 ​​볼 수 있듯이 고유한 customer_id, transaction_date 및 buy_amount를 포함하여 각 고객에 대한 데이터가 표시됩니다. 최근성 열은 최근성을 일수로 나타냅니다. 최근_점수, 빈도_점수 및 화폐_점수 열은 각 지표에 대한 할당 점수를 표시합니다.

마지막으로 RFM_score 열은 최신성, 빈도 및 금전적 가치에 대한 개별 점수를 단일 RFM 점수로 결합합니다. 이 점수는 고객을 분류하고 고객의 행동과 선호도를 이해하는 데 사용될 수 있습니다.

바로 그거야! Python을 사용하여 각 고객의 RFM 점수를 성공적으로 계산했습니다.

결론

결론적으로 RFM 분석은 구매 행동에 따라 고객을 분류할 수 있는 마케팅에 매우 유용한 기술입니다. 이 튜토리얼에서는 RFM 분석의 개념과 마케팅에서의 중요성을 살펴봅니다. Python을 사용하여 RFM 분석을 구현하는 방법에 대한 단계별 가이드를 제공합니다. Pandas, NumPy 등 필요한 Python 라이브러리를 소개하고 각 고객의 RFM 점수를 계산하는 방법을 보여줍니다. 프로세스의 각 단계에 대한 예와 설명을 제공하므로 쉽게 따라할 수 있습니다.

위 내용은 Python을 사용한 RFM 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!