Customer Segmentation with RFM Business Problem
FLO wants to segment its customers and determine marketing strategies according to these segments. For this, the behavior of the customers will be defined and groups will be formed according to these behavior clusters.
The dataset consists of the information obtained from the past shopping behaviors of customers who made their last purchases as OmniChannel (both online and offline shopper) in 2020 - 2021.
- master_id: Eşsiz müşteri numarası
- order_channel : Alışveriş yapılan platforma ait hangi kanalın kullanıldığı (Android, ios, Desktop, Mobile, Offline)
- last_order_channel : En son alışverişin yapıldığı kanal
- first_order_date : Müşterinin yaptığı ilk alışveriş tarihi
- last_order_date : Müşterinin yaptığı son alışveriş tarihi
- last_order_date_online : Muşterinin online platformda yaptığı son alışveriş tarihi
- last_order_date_offline : Muşterinin offline platformda yaptığı son alışveriş tarihi
- order_num_total_ever_online : Müşterinin online platformda yaptığı toplam alışveriş sayısı
- order_num_total_ever_offline : Müşterinin offline'da yaptığı toplam alışveriş sayısı
- customer_value_total_ever_offline : Müşterinin offline alışverişlerinde ödediği toplam ücret
- customer_value_total_ever_online : Müşterinin online alışverişlerinde ödediği toplam ücret
- interested_in_categories_12 : Müşterinin son 12 ayda alışveriş yaptığı kategorilerin listesi
Task 1: Data Understanding and Preparation
Task 2: Calculating RFM Metrics
Task 3: Calculating RF and RFM scores
Task 4: Defining of RF Scores as Segments
Task 5: - a. Examine the recency, frequency and monetary averages of the segments. - b. With the help of RFM analysis, find the customers in the relevant profile for 2 cases and save the customer IDs to the csv.
Task 6: Functionalizing the whole process.