基于Python的RFM模型驱动零售客户关系管理优化项目
项目背景&需求
在竞争激烈的在线零售市场，客户关系管理对于公司的成功至关重要。为了更有效地理解和管理客户群体，我们提出了一个基于RFM模型的项目。该项目旨在通过分析客户的最近购买时间、购买频率和购买金额，帮助该英国总部的在线零售公司更有针对性地开展营销活动、提供个性化服务，并优化资源分配。
RFM指标计算： 通过Python计算每个客户的Recency（最近一次购买时间）、Frequency（购买频率）和Monetary（购买金额）指标。
客户分层： 基于RFM指标和K-means模型，我们将设计客户分层模型，将客户划分为不同的段位。针对制定营销策略，提供符合客户需求的产品和服务。
项目收益
个性化服务： 公司可以根据不同RFM分数和K-Means用户分层的特征，提供更加个性化的服务和产品推荐，增强客户满意度和忠诚度。
精准营销： 通过深入了解客户的购买行为，并结合K-Means用户分层，公司可以更有针对性地制定市场营销策略，提高广告和促销活动的效果。
资源优化： 通过K-Means用户分层和RFM分数计算，公司可以更有效地分配资源，优先关注对企业最有价值的客户，提高整体运营效率。
数据内容
数据介绍
数据集包含了一个总部位于英国、注册在非实体零售店的在线零售公司在2010年12月1日至2011年12月9日期间发生的所有交易。公司主要销售独特的全场合礼品。公司的大部分客户是批发商。
字段描述
InvoiceNo（发票号）： 发票号码。名义变量。一个6位数的整数，为每笔交易分配一个唯一编号。如果此代码以字母 'c' 开头，表示这是一笔取消的交易。
StockCode（产品代码）： 产品（商品）代码。名义变量。一个5位数的整数，为每个不同的产品分配一个唯一编号。
Description（描述）： 产品（商品）名称。名义变量。
Quantity（数量）： 每笔交易中每个产品（商品）的数量。数值变量。
InvoiceDate（发票日期）： 发票日期和时间。数值变量。交易生成的日期和时间。
UnitPrice（单价）： 单价。数值变量。产品的单价，以英镑（£）计。
CustomerID（客户编号）： 客户号码。名义变量。一个5位数的整数，为每个客户分配一个唯一编号。
Country（国家）： 国家名称。名义变量。客户所居住国家的名称。
RFM是什么？
从客户忠诚度F（消耗频率）、粘性R（最近一次消耗）和用户价值M（arpu）3个维度来构建rfm模型，完成用户分层
R（Recency）：最近一次消费的时间间隔，即客户最近一次与企业产生交易的时间间隔，一般以天为单位。
F（Frequency）：消费总频次，即客户在一定时期范围内产生交易的累计频次。
M（Monetary）：消费总金额，即客户在一定时期范围内产生交易的总累计金额。
RFM分析就是根据客户活跃程度和交易金额的贡献，进行客户价值细分的一种方法
什么是 K 均值聚类？
K 均值聚类是基于样本集合划分的聚类方法。K 均值聚类把样本集合划分为 K 个子集， 构成 K 个类，将 n 个样本分到 K 个类中，每个样本到其所属类的中心距离最小。每个样本只能属于一个类，所以其属于硬聚类算法。
模型
策略
如何确定K？
DBSCAN
