在当今竞争激烈的商业环境中，了解客户的价值对于企业的成功至关重要。两种常用的分析方法是客户终身价值（CLTV）和RFM分析。CLTV预测客户在与企业关系存续期间可能带来的总收益，而RFM分析则用于细分市场策略。本文将详细介绍如何使用Python中的Pandas和Lifetimes模块进行这两种分析，并探讨如何将分析结果应用于营销策略的优化。
本次分析将使用“在线零售2”数据集，该数据集包含了2009年12月1日至2011年12月9日期间，一家注册于英国的在线零售商的所有交易记录。该零售商主要销售各类礼品，其客户主要是批发商。数据集包含以下属性：
- InvoiceNo: 发票号码，名义变量。
- StockCode: 产品代码，名义变量。
- Description: 产品名称，名义变量。
- Quantity: 每笔交易中每种产品的数量，数值型。
- InvoiceDate: 发票日期和时间，数值型。
- UnitPrice: 单价，数值型，以英镑表示。
- CustomerID: 客户编号，名义变量。
- Country: 客户所在国家名称，名义变量。
将重点关注2010年至2011年间来自英国客户的购买行为。通过探索性数据分析，发现：
- 数据集包含485123个观测单位，8个属性。
- 有130802个CustomerID的空值。
- 有3844种独特的产品。
- 有9288次退货。
- Quantity和Price列中存在许多异常值和负值。
- 数据集中最常见的产品是“白色挂心形小灯座”。
- 产生最多收入的商品是“纸艺小鸟”。
更多数据详情可通过以下链接查看：
在进行分析之前，需要对数据进行清洗和准备。首先，删除CustomerID的空值。对于异常值，不打算删除所有异常值，而是将其替换为±1.5*IQR。然后，创建TotalPrice列，用于计算Monetary值。根据Lifetimes模块的文档，需要将数据整理成包含4列的特定格式，并使用CustomerID作为索引。
- Frequency: 客户重复购买的次数。
- T: 客户的首次购买日期和研究期间的结束日期。将使用周作为分析的时间单位。
- Recency: 客户首次购买和最近一次购买之间的时间间隔。
- Monetary: 客户购买的平均价值。
数据集中最后一个InvoiceDate是2011年12月9日。需要选择一个合适的分析日期，因为自最后一次记录以来已经过去了10年，然后开始准备列。将按周计算客户生命周期（tenure），因此将Recency和T列除以7。
清洗和准备后的数据如下所示：
在深入建模之前，先讨论一下模型背后的理论。如前所述，CLTV是客户在与公司关系存续期间将为公司带来的货币价值。最基本的定义是：
CLTV = 交易次数 * 平均订单价值
由于试图使用概率和时间预测来预测CLTV，必须使用两种不同的模型。第一个是Beta几何/负二项分布模型（BG/NBD），它将计算预期交易次数。第二个是Gamma Gamma子模型，它将计算平均订单价值。
# 首先，将Frequency、Recency和T列拟合到BG/NBD模型，将Frequency、Monetary列拟合到Gamma Gamma子模型。
# 然后调用customer_lifetime_value函数，将BG/NBD作为第一个参数，并使用time参数指定预测长度（以月为单位）。
# 计算后，值仍然难以解释，因此应该将它们放在一个尺度上。使用scikit-learn模块中的MinMaxScaler，将CLTV预测放在0到1的尺度上。
计算和缩放后的CLTV数据如下所示：
为了更好地解释结果，将RFM段添加到CLTV表中，这样就可以比较两种方法的结果。首先，创建RFM指标、得分和段。
# 这是RFM结果：
# https://datapane.com/u/hokay/reports/J35lD0A/rfm/
# 这是RFM段的分布：
# 来源：
将结果整合在一起，将RFM段添加到CLTV中，将为解释提供更坚实的基础。还将添加1个月和12个月的预测到表中，这将引导发现一些有趣的发现，即货币对CLTV建模的影响。
# 这是添加RFM段、1个月CLTV和12个月CLTV预测后的数据：
# https://datapane.com/u/hokay/reports/E7PXrY7/final-triple/
由于试图根据RFM和CLTV创建更好的细分和营销策略，也将根据CLTV创建段。‘A’代表最好的客户，‘D’代表最差的客户。
# 最终表如下所示：
# https://datapane.com/u/hokay/reports/aAMZX63/final-segmented/
将根据帕累托原则讨论和解释结果。帕累托原则指出，对于许多结果，大约80%的后果来自20%的原因。在情况下，期望看到收入中有80%来自前20%的客户。如果看看从两种分析中的段：
# https://datapane.com/u/hokay/reports/O7vZKl7/top20rfmclv/
- 组织忠诚度计划。
- 推广限量版产品。
- 提供特别折扣。
- 调整推荐系统。
- 关注这些群体的反馈。
- 提供特别折扣和免费运输等。
# 由于这是一个模型，应该有一些指标来评估性能。要创建一个频率/最近一次购买矩阵，计算一个人工客户在下一个时间段内要进行的预期交易次数，给定她的最近一次购买和频率：
# from lifetimes.plotting import plot_frequency_recency_matrix
# plot_frequency_recency_matrix(bgf)
# 来源：lifetimes.readthedocs.io
# 要比较数据与用拟合模型的参数模拟的人工数据：
# from lifetimes.plotting import plot_period_transactions
# plot_period_transactions(bgf)
# 来源：lifetimes.readthedocs.io