RFM-анализ клиентской активности на основе синтетических данных, сгенерированных с использованием Python

Аннотация

В работе представлена методика проведения RFM-анализа с применением языка программирования Python для сегментации клиентской базы. Синтетические данные были сгенерированы с помощью NumPy и pandas: 500 клиентов, 1000 товаров и 100 000 транзакций за 2024 год с диапазоном цен от 100 до 5000 рублей. Предложен алгоритм расчёта метрик Recency, Frequency и Monetary, реализована их оценка по трехуровневой шкале и классификация клиентов по сегментам. Работа выполнялась в среде Jupyter/Google Colab, что позволило автоматизировать процесс обработки данных и визуализировать результаты анализа. Представленный подход подтверждает целесообразность использования Python в задачах маркетинговой аналитики.