RFM-анализ клиентской базы с использованием Python

Аннотация

В данном исследовании рассматривается применение RFM-анализа с использованием языка Python для сегментации клиентской базы. С помощью нейросети DeepSeek был сгенерирован синтетический датасет, соответствующий заданным параметрам: 500 клиентов, 1000 товаров, 100 000 транзакций с диапазоном стоимостей 100–5000 рублей за 2024 год. Разработан алгоритм автоматического расчёта RFM-метрик (Recency, Frequency, Monetary) с классификацией клиентов по трёхбалльной шкале и распределением по сегментам. Реализация кода в Google Colab позволила автоматизировать обработку данных и визуализацию результатов, включая распределение клиентов и тепловую карту метрик. Исследование подтверждает эффективность Python для RFM-анализа, что делает его ценным инструментом для маркетинговой аналитики.