Müşteri Segmentasyonunda Güçlü Aracın Anahtarı: RFM Analizi

Müşteri segmentasyonu, işletmeler için müşteri davranışlarını anlamak ve onlara daha etkili bir şekilde ulaşmak için kritik bir stratejidir. RFM analizi (Recency, Frequency, Monetary), müşterilerin satın alma alışkanlıklarını değerlendirerek onları farklı segmentlere ayırmak için kullanılan güçlü bir araçtır.

RFM Analizi Nedir?

Recency (Tazelik):

Recency, müşterinin son alışverişinden bu yana geçen gün sayısını ifade eder. Daha “taze” müşteriler genellikle daha değerlidir çünkü daha yakın zamanda alışveriş yapma eğilimindedirler.

Frequency (Sıklık):

Frequency, belirli bir zaman diliminde müşterinin kaç kez alışveriş yaptığını, müşteri sadakatini gösterir. Sık alışveriş yapan müşteriler genellikle daha sadıktır ve uzun vadeli değer sağlar.

Monetary (Parasal Değer):

Monetary, müşterinin toplam harcamasını ifade eder. Bu, müşterilerin ne kadar değerli olduğunu belirlemede önemli bir faktördür.

Adım Adım RFM Analizi Nasıl Yapılır?

1. Veri Hazırlığı:
   • Alışveriş verilerini temizleyin ve geçerli hale getirin.
   • İade işlemlerini ve eksik bilgileri ele alın.
2. RFM Metriklerini Hesapla:
   • Müşteri bazında Recency, Frequency ve Monetary değerlerini hesaplayın.
3. Skorları Hesapla:
   • Her metrik için müşterileri sıralayın ve belirli aralıklara bölerek skorlar oluşturun.
   • Örneğin, Recency’de en yüksek skoru en taze müşterilere verin.
4. RF_SCORE Oluştur:
   • Her metrik skorunu birleştirerek RF_SCORE’u oluşturun.
5. Segmentlere Ayır:
   • RF_SCORE’a göre müşterileri belirli segmentlere yerleştirin.

Segment İsimlendirmesi ve Açıklamalar

1. Uzun Süre Aktif Olmayan (Hibernating):
   • Alışveriş yapmaktan uzun süre uzak kalan müşteriler.
2. Risk Altında (At Risk):
   • Sıklıkları düşük, ancak önceki alışverişlerde yüksek harcama yapan müşteriler.
3. Kaybedilmemesi Gereken (Cant Lose):
   • Düşük sıklıkta alışveriş yapan ancak yüksek miktarlarda harcama yapan müşteriler.
4. Neredeyse Kayıp (About to Sleep):
   • Eski müşterilerden uzaklaşan ancak henüz kaybedilmemiş müşteriler.
5. Dikkat Gerektiren (Need Attention):
   • Sıklığı ve harcamaları düşük olan, potansiyel kayıp müşteriler.
6. Sadık Müşteri (Loyal Customers):
   • Yüksek sıklıkta alışveriş yapan ve yüksek harcama yapan sadık müşteriler.
7. Gelecek Vaad Eden (Promising):
   • Yüksek harcama potansiyeli olan, ancak henüz sık alışveriş yapmayan müşteriler.
8. Yeni Müşteri (New Customers):
   • Yeni müşteriler, henüz sık alışveriş yapmamış.
9. Potansiyel Sadık Müşteri (Potential Loyalists):
   • Potansiyel olarak sadık müşterilere dönüşebilecek müşteriler.
10. Şampiyonlar (Champions):
    • Hem sık alışveriş yapan hem de yüksek harcama yapan en değerli müşteriler.

Frequency’de Rank Kullanımı

Eşit Frekans Değerlerine Öncelik: method=’first’

Frekans skorlaması yaparken, bazen müşterilerin frekansları aynı olabilir. Örneğin, iki müşterinin aynı sıklıkta alışveriş yaptığı durumlarla karşılaşabiliriz. pd.qcut fonksiyonu, bu durumda hangi müşteriye öncelik verileceğini belirlemek için method parametresine sahiptir.

df['FrequencyRank'] = df['Frequency'].rank(method='first')

Yukarıdaki örnekte, method='first' olarak belirlendiğinde, eşit frekans değerlerine sahip müşterilere öncelik, ilk gözleme verilir. Yani, aynı sıklıkta alışveriş yapan müşteriler arasında, ilk alışverişi yapan müşteri daha yüksek bir sıralama alacaktır.

Örnek:

# Örnek frekans değerleri [2, 4, 6, 6, 8, 3, 7, 9, 1, 5] 
# Eşit frekans değerlerine sahip müşterilere öncelik verildiği durumda sıralama [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

Bu, eşit frekans değerlerine sahip müşterilerin sıralamasında adil bir önceliklendirme sağlar ve analizin doğruluğunu artırır. Eğer iki müşterinin aynı frekansa sahip olduğu durumlarda, method='first' kullanarak bu durumu yönetebilir ve daha güvenilir bir sıralama elde edebilirsiniz.

RFM analizi, müşteri davranışlarını anlamak ve pazarlama stratejilerini optimize etmek için güçlü bir araçtır. Her müşterinin benzersiz bir hikayesi vardır ve bu analiz, bu hikayeyi daha derinlemesine anlamamıza yardımcı olur. Unutmayın, her veri noktası bir müşteriye ait bir öyküdür ve bu öyküleri anlamak, işinizi daha kişiselleştirmenize ve müşterilerinizle daha sağlam bir bağ kurmanıza yardımcı olacaktır. İlerleyen adımlarda, müşterilerinizle kurduğunuz bu bağın işletmenizin başarısına nasıl katkıda bulunduğunu göreceksiniz. Başarılar dilerim! 🚀