基于RFM模型的用户价值的数据分析报告

最新推荐文章于 2025-05-14 10:02:10 发布

ＧｒｅａT

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文章标签：数据分析报告

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44628137/article/details/89478209

报告介绍了基于RFM模型的用户价值分析，通过K-Means算法对客户数据进行分群，旨在识别高价值客户。数据预处理包括清洗、特征构建和标准化。分析结果展示了不同客户群体的特征，为制定针对性的营销策略提供依据。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基于RFM模型的用户价值的数据分析报告

分析背景与目的

目前企业的业务逐步从产品为主导转向以客户的需求为主导。一种全新的”以客户为中心“的业务模式正在形成并提升的前所未有的高度。然而与客户保持关系需要花费成本，企业所拥有的客户只能一部分为企业带来利润。企业的资源也是很有限的，忽视高潜力的客户而对所有客户都提供同样的服务，将使企业的资源利润无法发挥其最大效用去创造最大化的利润。那么如何进行客户价值分析，甄选出有价值的客户，让企业精力集中在这些客户上，有效地提升企业竞争力是企业获得更大的发展。

在用户价值领域，最具有影响力并得到实证验证的理论与模型有：用户终生价值理论、用户价值金字塔模型，策论评估矩阵分析法和RFM客户价值分析模型等。本次分析将用到客户价值RFM模型进行分析。
为网上获得的用户交易数据原文连接为https://blog.youkuaiyun.com/NIeson2012/article/details/50150521。为Excel文件。

分析思路

(1) 对得到的数据进行数据清洗，特征的构建和数据标准化
(2) 基于RFM模型，使用K-Means算法进行客户分群。
**(3) 基于RFM模型，使用Excel对用户进行分群。
(3) 针对模型得到的价值不同的客户采用不同的营销手段，以提供定制化服务。

分析报告正文

基于RFM模型，使用K-Means算法

预处理客户数据

该数据集共有26600多条数据，包含记录ID（数据库的primarykey）、客户编号、收银时间、销售金额、销售类型共5个字段：
在这里插入图片描述
通过简单的筛选，可以看到，在交易金额中有0消费额，有负数消费额，继续查看交易类型，发现为“赠送”和“退货”所造成。这些数据在本次分析中用不到，所以在数据处理时进行丢弃处理，并且字段名称重新命名，方便后续处理时间格式也需要进一步简化为yyyy-mm-dd格式，具体方法如下：

‘记录ID’:‘numid’,‘客户编号’:‘useid’,‘收银时间’:‘time’,‘销售金额’:‘amount’,‘销售类型’:‘type’。
丢弃销售金额为小于等于0的记录（丢弃销售类型为‘赠送‘和’退货’的记录）。
去掉时间中时分秒的部分。

from datetime import datetime
//重命名
df.rename(columns={
   
   '记录ID':'numid','客户编号':'useid','收银时间':'time','销售金额':'amount','销售类型':'type'}, inplace = True)
//更改时间格式
df['time'] =df['time'].apply(lambda x:datetime.strftime(x,'%Y-%m-%d'))
//删除无效数据，同时index重新计数
df = df[df