Como você pode segmentar seus clientes com análise de RFM?

Mar 11 2023

Com o desenvolvimento da tecnologia no mundo de hoje, o valor e o uso dos dados aumentaram significativamente. Todos os dias, milhões de pessoas compram produtos ou serviços.

Com o desenvolvimento da tecnologia no mundo de hoje, o valor e o uso dos dados aumentaram significativamente. Todos os dias, milhões de pessoas compram produtos ou serviços. É aqui que entra em jogo o valor dos dados acima mencionados. Todas as transações realizadas através dos canais online ou offline são processadas sob o nome de “dados”.

Então, o que esses dados fazem?

Tenho certeza de que essa pergunta já passou pela cabeça de muitas pessoas no passado. Com base nessa pergunta, muitas empresas hoje usam dados ao determinar suas estratégias de marketing. A análise RFM é um método de análise que surgiu de acordo com esses requisitos estratégicos. Abreviação de Recência, Frequência e Monetária, a análise RFM é um tipo importante de análise que as empresas usam para determinar a segmentação de clientes e a estratégia de marketing.

Consiste nas iniciais das palavras Recência , Frequência e Monetária .

Recência: há quanto tempo o cliente recebe o serviço.

Frequência: Com que frequência o cliente faz uma compra.

Monetário: A soma das despesas do cliente.

O restante do artigo explicará passo a passo como realizar a análise RFM com a linguagem de programação Python .

Etapa 1: Coleta de dados
Existem muitos métodos de coleta de dados. Exemplos de coleta de dados incluem o exame de documentos ou registros e a coleta de dados de pesquisas e grandes amostras. Além disso, se uma análise de RFM for realizada dentro de uma empresa, os dados coletados dos produtos ou serviços oferecidos pela empresa também podem ser usados. Neste estudo, o conjunto de dados de uma empresa de varejo online na Inglaterra será usado como dados. Origem do conjunto de dados: (http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Online+Retail+II)

Passo 2: Importar as bibliotecas necessárias
Antes de começar a examinar o conjunto de dados, as bibliotecas necessárias devem ser baixadas, como em todo estudo. As bibliotecas necessárias nesta análise são as bibliotecas Pandas e DateTime.

Etapa 3: Carregando o conjunto de dados
Depois de baixar o conjunto de dados para o computador, ele é carregado no ambiente de trabalho com a extensão .xlsx junto com a biblioteca Pandas.

Passo 4: Preparação de dados
Os dados analisados muitas vezes não são dados limpos. Portanto, a etapa de preparação de dados é muito importante. Nesta etapa, os dados indesejados são limpos de acordo com a finalidade. A função de resumo estatístico numérico pode ser usada para inferir se há dados indesejados.

Etapa 5: Calculando pontuações de RFM
Nesta etapa, os valores de RFM são calculados para cada cliente. Em seguida, as pontuações de RFM são calculadas padronizando de 1 a 5. Finalmente, os valores de recência e frequência são combinados no tipo string para obter a coluna RFM SCORE.

Etapa 6: Segmentação de clientes
Depois que as pontuações de RFM são encontradas, os segmentos de clientes correspondentes a cada pontuação são calculados com o mapa de segmentação.

Mapa de Segmentação RFM

Como resultado de todo o trabalho, é determinado o segmento de clientes a atingir de acordo com a estratégia de marketing do negócio, podendo ser realizadas diversas ações de marketing, ofertas, etc.