产品经理10大基础技能(4):用Python建立并分析RFM模型

本篇背景先讲Python对产品经理的作用是分析产品,便于做出更科学的产品决策;然后详细讲解Python分析RFM的方fǎ和步骤,最后分析并建立RFM模型。结果输出基于Python可视化分析的产品优化观点。

一千个观众眼中有一千个汉姆雷特,一千个产品经理眼中有一千种Python的看fǎ!人生苦短,我用Python做产品决策分析。

不忍心让数据分析工具的门槛占用产品经理太长的时间,更为了帮你节省寻觅数据分析工具的时间,笔者LineLian争取用一篇文章透析Python做数据产品分析RFM模型!

另外不建议产品经理写代码,但是数据产品经理和AI产品经理得能看懂Python代码。毕竟X等大厂在X产品经理的JD中已经公开要qiú产品经理懂PythonX信息如下图:

一、什么是RFM模型?

RFM最简单的理解如下图:

RFM模型的作用:

RFM模型分析的结果能够帮产品驱动运营制定合适的X运营方案和选择适合的产品或XX给更精准的目标用户层。

RFM分析的前提条件:

  1. 最近有过交易行为的客户,再次发生交易行为的可能性高于最近没有交易行为的客户。
  2. 交易频率高的客户,比交易频率低的客户,更有可能再次发生交易行为。
  3. 过去所有交易总金额较大的客户,比过去所有交易总金额较小的客户,更有消费积极性。

怎么分析RFM模型?

RFM模型有很多中分析方fǎ,笔者推荐两种工具,其一是Python,其二是EXCEL(本篇为上篇,故此先讲Python分析RFM,下篇再讲EXCEL分析RFM模型)。

少量的用户数据用EXCEL,具体量是多少呢一般5万条以内。大量的数据(大于5万条用户数据以上)或者说是大数据建议用PythonX做RFM模型。当然数据量小的也可以用Python。甚至可以做个Python模型,无论多少数据往模型一套,可以输出产品经理有用的决策信息即可。

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源

源数据,本文数据集如果有需要的话,可以X号LineLian数智产品窗口X获取。如果觉得本文写的还不错,可以关注一下,获取更多精彩文章。

原始数据集在这里先展示一下,让数据处理前对这个数据有一个主观印象。

从上图可见数据分为9列,其中订单状态中有退款的。

第二步:数据清洗

(1)将上面源数据引入到Pyhon工具,进行数据清洗。实cāo如下图所示:

(2)引入源数据,并册刂除退款行数据。然后对要分析的关键字进行关键字提取。

(3)构造最近X时间R

(4)构造X频次F

(5)统计X金额M

(6)合并RFM

第三步:用户分层打分确认分层的维度表如下

第四步:计算RFM-SCORE分值

先计算R值,再计算F、M的值,然后和平均值对比,减少用户分类的数量。再后是对用户分层,构建合并指标。

第五步:统计人数和金额

(1)统计人数

(2)统计金额

第六步:构造转换函数

判断R/F/M的值是否大于均值,然后与第三步中的用户分层维度表对照,以转换判断客户类型。

第七步:Python下获得RFM的结果

第八步:做数据可视化

(1)先得到人数和人数占比的可视化,人数和人数占比的可视化代码如下图:

人数和人数占比的可视化的结果如下图:

(2)在做消费金额和金额占比可视化,可视化代码如下图:

消费金额和消费金额占比可视化图如下图:

第九步:产品或者运营人员对Python分析的RFM图像进行讲解

(1)X上面的分析可见,liú失用户占比比较高,占到了54.13%,liú失用户,表示最后一X时间很长,金额小,订单少,说明产品实现了一定的拉新,但是留存率比较低。产品接下来的工作重点应该是zhēn对liú失客户的需qiú设计。

(2)X上面的分析可见消费金额高但是待唤回的客户占比也较高,占比68.49%。高消费待唤回用户指的是做出过很大消费,但是很久没有回来再次消费了。已经临近liú失边缘,因此这部分用户产品可以驱动运营适当提高用户产品X的信息触达。让用户真正感知到X和产品的wēn度。

小结

笔者LineLian撰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,最后的落脚点是讲AI产品经理,因为这是一个递进的过程,首先产品会逐渐累积数据,数据需要分析,数据到了分析决策产品优化的阶段就诞生了数据产品经理,但是仅仅有数据是不够的,数据需要智慧,智慧在呼喊AI产品经理,下篇计划更新AIX网络产品。

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#专栏作家#

连诗路,X号:LineLian。人人都是产品经理专栏作家,《产品进化论:AI+时代产品经理的思维方fǎ》一书作者,前X产品X,希望与创业者多多交liú。

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题图来自Unsplash, 基于CC0协议

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