不到70行Python代码，轻松玩转RFM用户分析模型

从上面结果，我们可以快速得到一些推断：

• 客户流失情况严峻，高消费唤回客户、流失客户占比超过50%，怎么样制定针对性唤回策略迫在眉睫。
• 重要价值客户占比仅2.97%，还有三个客户占比甚至不足2%，我们模型打分可能不够科学，可以进一步调整打分区间进行优化。
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再结合金额进行分析：

• 高消费唤回客户人数占比28.87%，金额占比上升到了38.11%，这部分客户是消费的中流砥柱，他们为什么流失，应结合订单和购买行为数据进一步展开挖掘。
• 频次深耕客户金额占比紧随其后，这部分客户的特征是近期有消费、消费频次低、消费金额高，和高消费唤回客户仅有购买时间上的不同，如何避免这部分客户向高消费唤回客户的流转是我们要思考的主要命题。
• 流失客户人数占比26.28%，金额占比仅12.66%，这部分客户中有多少是褥羊毛用户，有多少是目标用户，对我们引流策略能够进行怎么样的指导和调整?
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至此，我们基于订单源数据，按照五步法用Python完成了RFM模型的建立，并对结果进行了简单的分析。最后，只要把上述代码封装成函数，对于新的数据源，只要一个回车就能够撸出模型，So Easy!

整个案例、数据和完整代码精心花了N周的时间准备，觉得有用的旁友动动小手来一波评论 or 在看吧~

（编辑：晋中站长网）

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