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RFM分析による効率的な顧客セグメンテーション

 RFM分析による効率的な顧客セグメンテーション

2021/2/5(金) に開催したExploratory データサイエンス勉強会#17の株式会社タカオカメガ様のご登壇資料です。

Ikuya Murasato

February 05, 2021
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Transcript

  1. 会社概要 3 会 社 名 株式会社タカオカメガ(MEG) 資 本 ⾦ 2,000万円 設 ⽴ ⽇ 1966年6⽉ 代表取締役 ⼗⼆愼⼀郎

    所 在 地 本社︓富⼭県射⽔市⼩島514-1   七美マシンセンター︓富⼭県射⽔市七美192-19 営 業 品 ⽬ 研削材料、⼯作機械、機械⼯具、輸⼊機械、   ダイヤモンド⼯具、セラミックス加⼯ 取 引 銀 ⾏ 北陸銀⾏ ⼤⾨⽀店   富⼭第⼀銀⾏ ⼤⾨⽀店   ⾼岡信⽤⾦庫 ⼤島⽀店   北國銀⾏ ⾼岡⽀店   富⼭信⽤⾦庫 ⼤島⽀店   みずほ銀⾏ 台中⽀店 海外事業所 台灣⾼岡⿆嘉股份有限公司(台中) 業務提携先 ⾠點股份有限公司(桃園)
  2. RFM分析をするためのステップ 11 1. 顧客ごとに下記の値を集計 a. 売上 b. 注文回数 c. 最初の購買日

    d. 最後の購買日 2. 購買回数が1回のみの顧客を除く(分析に邪魔なので一見さんは除く) 3. 最後の購買日から最初の購買日を引いた「購買期間」を求める 4. Recency:最後の購買日から今日までの日数を計算 5. Frequency:1日あたりの購買回数を計算(購買回数を購買期間で割る) 6. Monetary:1日あたりの購買総額を計算(購買総額を購買期間で割る)
  3. 拡張版RFM分析をするためのステップ 20 1. 顧客、仕入でグループ化 2. 間隔列を作る(購買から次の購買までの日数) 3. 売上合計を求める(顧客、仕入ごと) 4. グループ化解除

    5. 売上合計から等頻度で売上額をカテゴリ化する 6. 担当者、顧客、仕入ごとに下記の値を集計 a. 最初の購買日 b. 最後の購買日 c. R(最後の購買日から本日までの日数) d. 間隔の平均 e. 間隔の最大 f. 売上合計のカテゴリ(Very Big,Big,Normal,Small,Very Small) g. 乖離率(R/間隔の平均) 7. Rが間隔の平均を超えないものは省く(分析に邪魔なので)