This project I will cluster customer by RFM model with R programming
The “RFM” in RFM analysis stands for recency, frequency and monetary value. RFM analysis is a way to use data based on existing customer behavior to predict how a new customer is likely to act in the future. An RFM model is built using three key factors:
* how recently a customer has transacted with a brand
* how frequently they’ve engaged with a brand
* how much money they’ve spent on a brand’s products and services
RFM model ก็คือการแบ่งกลุ่มลูกค้าด้วย ความถี่ในการซื้อสินค้าหรือบริการจากเรา , ซื้อครั้งล่าสุดเมื่อไร , จำนวนเงินที่จ่ายให้กับสินค้าหรือบริการจากเรา
โดยแต่ละอย่างจะแบ่งออกเป็น 5 ระดับ
ขั้นแรก load library tidyverse
library ("tidyverse")
load data from csv file
hr <- read_csv("sale_data2.csv")
Create Frequency column
คำสั่ง head คือการเรียกดูเฉพาะ 5 แถวแรก
Create Monetary column ด้วยการนำ คอลัมม์ single_price มาคูณกับ amount
คำสั่ง head คือการเรียกดูเฉพาะ 5 แถวแรก
แปลงคอลัมวันที่เป็นตัวเลขเพื่อนำมาใช้กับ rfm model
Create Recency Column
ในขั้นตอนการสร้าง recency column จะดูยุ่งยากกว่าอันนี้สักนิด เพราะต้องแปลง format ข้อมูล เป็นตัวเลขก่อน
Join 3 columns together
หา percentile ของแต่ละ column ด้วยคำสั่ง summary
rstudio
แปลงค่าของแต่ละช่องในเป็นคะแนน 1-5
นำค่าที่ได้มาทำให้เป็น RFM score โดยที่หลักแรกจะเป็น recency score หลักที่สองเป็น frequency score , สุดท้ายเป็น monetary score
เสร็จแล้วครับ
ดูเพิ่มเติมในซีรีส์
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
