Segmentando clientes en Python usando el modelo RFM

 Ya en 2016 escribía un post sobre el modelo RFM de segmentación de clientes, para qué servía o qué preguntas podíamos responder y cómo se podía hacer una sencilla consulta en SQL para conseguirlo.
Cinco annos más tarde puedo decir ya con bastante más experiencia que estos datos 

• 'Recency
• Frecuency
• Monetary Value

no se encuentran tan facilmente en las empresas en las bases de datos. Así que para empezar nos va a tocar pasar bastante tiempo limpiando los datos. El modelo sigue siendo utilizado para la segmentación de CRMs y nos va a dar buenas pistas de los usuarios en lo que debemos que poner más atención ya que son nuestros mejores usuarios. 
También podemos usar el mismo modelo para ver que clientes nos han abandonados o qué clientes están inactivos y potencialmente podemos volver a activar. Email Marketing preparado.
Para esto hay diferentes formas de hacerlo. Aquí voy a tirar del usor de percentiles ya que es una de las formas másfáciles de calcular ya que tenemos funciones para ello y además de las que mejor resultado tienen.

Qué formato tienen que tener nuestros datos

Para poder realizar este análisis vamos a necesitar datos de forma transaccional. Es decir por cada acción que haga nuestro usuario como por ejemplo una compra de ecommerce, vamos a tener una línea. Estas transacciones normalmente tienen un ID Además vamos a necesitar que al hacer esa transacción también se guarde un id de cliente. Siempre es más fácil trabajar con numeros y id que con nombres, pero esto último lo podemos arreglar al limpiar los datos antes del analísis. Así que no cunda el pánico.

Para no hace muy largo este post voy a poner un ejemplo con código de la parte de frecuency y recency para poner labels a nuestros usuarios en función de estas dos variables. Así podremos saber en qué fase están nuestros clientes inactivos, activos, engaged, nos abandonado (churn). Estos nos va a ayudar a crear algunas métricas como el churn rate. Qué porcentaje de clientes no vuelven a comprarnos.

Etiquetar a nuestros clientes

Un ejemplo de como podemos etiquetar a nuestros clientes es

- Activos - Active

- Inactivos - Inactive

- Abandonado - Churn

Para llevar acabo el analisis completo de RFM, aquí puedes acceder a un script donde la analista usa también los percentiles. Así que va más allá de lo explicado aquí con la creación de etiquetado.

https://github.com/susanli2016/Machine-Learning-with-Python/blob/master/Customer_Segmentation_Online_Retail.ipynb

En este Jupyter Notebook además comenta con bastante detalles que preguntas hay que hacerse para limpiar los datos y qué decisiones toma en base a como están los datos.