如何用python实现RFM建模

今天给大家分享的是如何用python实现RFM建模。

RFM模型的含义

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

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）

数据处理

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DesktopRFM_ModelRFM.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.isnull().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。

RFM建模过程

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 >=660and x< 690:
        return5
    elif x >=690and x< 720:
        return4
    elif x >=720and x< 750:
        return3
    elif x >=750and x< 780:
        return2
    elif x >=780:
        return1

def func2(x):
    if x >=0and x< 2:
        return1
    elif x >=2and x< 3:
        return2
    elif x >=3and x< 4:
        return3
    elif x >=4and x< 5:
        return4
    elif x >=5:
        return5

def func3(x):
    if x >=0and x< 50:
        return1
    elif x >=50and x< 100:
        return2
    elif x >=100and x< 150:
        return3
    elif x >=150and x< 200:
        return4
    elif x >=200:
        return5

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

① 第一步

avg_r = df2["R-SCORE"].mean()
avg_f = df2["F-SCORE"].mean()
avg_m = df2["M-SCORE"].mean()
display(avg_r,avg_f,avg_m)

结果如下：

② 第二步

def func1(x):
    if x >avg_r:
        return1
    else:
        return0

def func2(x):
    if x >avg_f:
        return1
    else:
        return0

def func3(x):
    if x >avg_m:
        return1
    else:
        return0

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]==1and x.iloc[1]==1and x.iloc[2]==1:
        return"重要价值客户"
    elif x.iloc[0]==1and x.iloc[1]==1and x.iloc[2]==0:
        return"潜力客户"
    elif x.iloc[0]==1and x.iloc[1]==0and x.iloc[2]==1:
        return"重要深耕客户"
    elif x.iloc[0]==1and x.iloc[1]==0and x.iloc[2]==0:
        return"新客户"
    elif x.iloc[0]==0and x.iloc[1]==1and x.iloc[2]==1:
        return"重要唤回客户"
    elif x.iloc[0]==0and x.iloc[1]==1and x.iloc[2]==0:
        return"一般客户"
    elif x.iloc[0]==0and x.iloc[1]==0and x.iloc[2]==1:
        return"重要挽回客户"
    elif x.iloc[0]==0and x.iloc[1]==0and 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)