2023年产品经理十大基本功(四):用Python构建和分析RFM模型

在此背景下,首先Python对产品经理的作用是分析产品,便于更科学地做出产品决策,然后详细阐述了Python分析RFM的方法和步骤,最后分析并构建RFM模型。 结果输出基于Python可视化分析的产品优化观点。

千观众眼中有千哈姆雷特,千产品经理眼中有千种Python的看法! 人生很短。 我用Python进行产品决策分析。

为了不忍心把产品经理的时间占用在数据分析工具的门槛上,也为了节省寻找数据分析工具的时间,笔者的LineLian力求用文章透析Python建立数据产品分析RFM模型!

另外,虽然不建议向产品经理写代码,但数据产品经理和AI产品经理必须能够理解Python代码。 结果,腾讯等大型制造商在招聘产品经理的JD中,向产品经理公开了对Python招聘信息的理解,如下图所示。

一、RFM模型RFM是什么,理解最简单的话如下图。

RFM模型的作用:

RFM模型分析的结果有助于为产品驱动的运营制定相应的推广运营方案,选择合适的产品或服务,提供给更准确的目标用户群。

RFM分析前提条件:

最近有交易行为的顾客比最近没有交易行为的顾客更有可能再次发生交易行为。 交易频率高的顾客比交易频率低的顾客更有可能再次发生交易行为。 过去交易总额大的顾客比过去交易总额小的顾客更有消费欲望。 你怎么分析RFM模型?

RFM模型有很多中分析方法,笔者推荐使用Python和EXCEL两种工具。 (因为本篇是前一篇,所以首先Python分析RFM,下一篇EXCEL分析RFM模型。 )。

少量的用户数据使用Excel,具体量是多少? 通常在5万件以内。 大量的数据( 5万件以上的用户数据)或者大数据推荐用Python体系制作RFM模型。 当然数据量少的也可以使用Python。 甚至可以制作Python模型。 不管模型中有多少数据,只要能输出对产品经理有用的决策信息就好了。

二、用Python建立和分析RFM模型有几步? 第一步(确定要分析的产品数据的来源数据。 如果需要,可以联系公众号LineLian数据智能产品窗口获取该数据集。 如果你觉得正文好,请关注,获得更多精彩的文章。

原始数据集在此展示,在数据处理前会对其产生主观印象。

从上图可以看出,数据分为9列,其中有些对订单状况有退款。

步骤2 (数据清洗)1)将上述源数据引入Pyhon工具,进行数据清洗。 操作如下图所示。

)2)引入源数据,删除回款行数据。 然后,提取要分析的关键字。

)3)结构最近的购买时间r

)4)结构购买频率f

)5)采购金额总计m

(6) RFM集成

第3步:用户分层打分,确保分层维表为

第四步:在计算RFM-SCORE分数之前先计算r值,然后计算f、m的值,与平均值进行比较,减少用户分类的数量。 然后将用户分层,构建统一指标。

步骤5 :统计人数和金额(1)统计人数

)2)统计金额

步骤6 :构建转换函数确定R/F/M的值是否大于平均值,然后对照步骤3中的用户层次维表,转换并确定客户类型。

在步骤Python中得到RFM的结果

第八步:进行数据可视化(1)先获得人数和人数比例的可视化。 人数与人数比例的可视化代码如下图所示。

人数与人数比率的可视化结果如下图所示。

)2)正在进行消费金额和金额占有率的可视化。 可视化代码如下图所示。

消费金额和消费金额占有率的可视化图如下图。

步骤9 )产品或运营人员讲解Python分析的RFM图片(1)上述分析显示,流失用户比例高达54.13%,流失用户表示最后购买时间长、金额小、订单少,产品有一定的新购产品的下一项工作应该侧重于根据失去的顾客的需求进行设计。

)2)从上述分析来看,虽然消费金额较高,但是回电话的顾客比例也高达68.49%。 高消费回归用户意味着,虽然进行了很大的消费,但是很久没有回来再消费了。 由于已接近外流的边缘,这部分用户产品可以推动正确的运营。 收到提高用户产品和服务的信息。 让用户真正感受到服务和产品的温度。

笔者LineLian写产品经理系列文章的基本逻辑是先写产品经理,再写数据产品经理,最后一个落脚点是说AI产品经理。 因为这是一个递归的过程,首先产品需要逐渐积累数据,数据需要分析,数据到了分析后决定产品优化的阶段,数据产品经理就应运而生,但仅有数据是不够的,数据需要智慧

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#专栏作家#诗路,公众号: LineLian。 每个人都是产品经理的专栏作家,《产品进化论:AI+时代产品经理的思维方法》这本书的作者,前蚂蚁产品专家,想和创业者多交流。

这篇文章原创宣布所有人都是产品经理。 未经许可禁止转载。

标题来自Unsplash,基于CC0协议

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