Python ile RFM Analizi Kullanarak Müşteri Segmentasyonu
Veri odaklı bir müşteri davranışı segmentasyon tekniği olarak sık kullanılan, RFM analizi ile Müşteri Segmentasyonu çalışmasını python ile uygulamalı olarak bu yazıda gerçekleştireceğiz. Bu analiz türüyle müşteri davranışları analiz edilerek, müşterilere bulundukları segmentlere göre özel, satış ve pazarlama teknikleri geliştirilmektedir.
RFM Analizi işletmeniz için şu soruları yanıtlar:
- En iyi müşterileriniz kimler?
- Hangi müşteriler kaybolmanın eşiğinde?
- Kim daha kârlı müşterilere dönüşme potansiyeline sahiptir?
- Çok fazla dikkat etmeniz gerekmeyen kayıp müşteriler kimler?
- Sadık müşterileriniz kimler?
- Mevcut kampanyanıza en çok hangi müşteri grubu yanıt veriyor?
R-F-M üç temel davranış metriğini kullanılarak müşterileri belli davranışlarına göre gruplara ayırabilirsiniz.
Recency (R): Müşteri en son ne zaman alışveriş yaptı? Son satın alma işlemleri kaç gün önceydi? Recency değerini hesaplamak için en son satın alma tarihini bugünün tarihinden çıkarın. 1 gün önce? 24 gün önce? 250 gün önce mi?
Frequency (F): Müşteri ne sıklıkla alışveriş yapıyor? Müşteri mağazamızdan kaç kez satın aldı? Örneğin, bir kişi belirli bir süre içinde 5 sipariş verdiyse, sıklığı 5'dir.
Monetary (M): Müşterinin yaptığı harcamaların toplamı. Müşteri kaç TL (veya hesaplama para biriminiz ne olursa olsun) harcadı? Monetary değerini elde etmek için tüm işlemlerin parasını toplamanız yeterlidir.
Veri Seti Hikayesi:
Veri Seti: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Online+Retail+II
Online Retail II isimli veri seti İngiltere merkezli online bir satış mağazasının 01/12/2009–09/12/2011 tarihleri arasındaki satışlarını içeriyor.
- Gerekli Kütüphanelerin Yüklenmesi
2. Veri Okuma
Değişkenler:
3. Veri Ön İşleme
4. Veriyi Anlama
5. RFM Analizinin Gerçekleştirilmesi
Recency
Frequency
Monetary
RFM Skorlarının Oluşturulması
6. RFM Model
Aşağıdaki tabloda örnek segmentler aşağıdaki görselde sunulmuştur.
F=Frequency, R=Recency skorlarını temsil eder. Bu görsele göre amaç diğer “champions” grubunda yer alan müşterileri “champions” grubunda tutmaya devam etmek, diğer müşteri gruplarında yer alan müşterileri de “champions” müşteri grubuna çekmeye çalışmaktır.
R: 1–5 değerlerini alır. En son alışveriş yaptığı tarih yakınsa : 5, en son alışveriş yaptığı tarih uzaksa: 1.
F: 1–5 değerlerini alır. (sıklık da skora şu şekilde yansır: sık alış veriş yapıyorsa: 5, nadir alışveriş yapıyorsa: 1)
Müşterileri “champions” grubunda tutmak için hem Recency hem Frequency değerlerini arttırmak hedeflenir.
Müşteri Segmentasyonu
Yorum ve Aksiyon Önerileri
Örnek olarak, birkaç grubu yorumlayacak olursak:
Champions: en yakın zamanda satın alan ve en çok harcama yapan en iyi müşterileriniz. Bu müşterileri ödüllendirin. Yeni ürünleri erken benimseyenler olabilir ve markanızın tanıtımına yardımcı olurlar.
o Bu grupta 632 kişi vardır.
o Ortalama 4.37 gündür alışveriş yapmıyorlar.
o Ortalama 12.34 kez alışveriş yapmışlar.
o Ortalama 6866.78 birim para kazandırmışlar.
o Aksiyon: bu segmentteki müşterilere özel ürünlerin reklamları yapılabilir. Yeni ürünlerin kısıtları ürünler varsa, öncelik tanınabilir. Satın alma davranışları olumlu olduğundan dolayı, buradaki müşterilere kişisel özelliklerine göre hediyeler verilebilir. Doğum gününde adrese özel hediyeler gidebilir.
New Customers: genel RFM puanı yüksek olan ancak sık alışveriş yapmayanlar bu grupta yer alır. Yakın zamanda alışveriş yapmış olup mağazayı az ziyaret eden müşterilerdir.
o Bu grupta 42 kişi vardır.
o Ortalama 5.43 gündür alışveriş yapmıyorlar.
o Ortalama 1.00 kez alışveriş yapmışlar.
o Ortalama 388.21 birim para kazandırmışlar.
o Aksiyon: “Potential Loyalists” dediğimiz gruba yakın bir gruptur. New Customers ‘ta yer alan müşterilerin Frequency değerlerini arttırmak için aksiyonlar alınabilir. Toplam satın almaları arttırılabilir. Ziyaretlerini artırmak için uygun promosyonlar sunulabilir. Özel teklifler sağlayarak bu müşterilerle ilişkiler kurmaya başlanabilir. İlgilerini çekebilecek, ürün tanıtımları da yapılabilir.
Diğer çalışmalar için de https://github.com/hatice1 üzerinden ulaşabilirsiniz.
Saygılarımla,
Hatice
