不到70行Python代码，轻松玩转RFM用户说明模子

从上面功效，我们可以快速获得一些揣度：

• 客户流失环境严厉，高斲丧唤回客户、流失客户占比高出50%，怎么样拟定针对性唤回计策迫不及待。
• 重要代价客户占比仅2.97%，尚有三个客户占比乃至不敷2%，我们模子打分也许不足科学，可以进一法式整打分区间举办优化。
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再团结金额举办说明：

• 高斲丧唤回客户人数占比28.87%，金额占比上升到了38.11%，这部门客户是斲丧的国家栋梁，他们为什么流失，应团结订单和购置举动数据进一步睁开发掘。
• 频次深耕客户金额占比紧随厥后，这部门客户的特性是近期有斲丧、斲丧频次低、斲丧金额高，和高斲丧唤回客户仅有购置时刻上的差异，怎样停止这部门客户向高斲丧唤回客户的流转是我们要思索的首要命题。
• 流失客户人数占比26.28%，金额占比仅12.66%，这部门客户中有几多是褥羊毛用户，有几多是方针用户，对我们引流计策可以或许举办怎么样的指导和调解?
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至此，我们基于订单源数据，凭证五步法用Python完成了RFM模子的成立，并对功效举办了简朴的说明。最后，只要把上述代码封装成函数，对付新的数据源，只要一个回车就可以或许撸出模子，So Easy!

整个案例、数据和完备代码全心花了N周的时刻筹备，认为有效的旁友动动小手来一波评述 or 在看吧~

（编辑：湖南网）

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