Creación de segmentos personalizados

Ahora te toca crear una segmentación personalizada basada en los valores de RFM_Score. Vas a crear una función para construir la segmentación y después asignarla a cada cliente.

El conjunto de datos con los valores RFM, el segmento RFM y la puntuación se ha cargado como datamart, junto con las librerías pandas y numpy. Si quieres, explora los datos en la consola.

Este ejercicio forma parte del curso

Segmentación de clientes en Python

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Instrucciones del ejercicio

Crea segmentos llamados Top, Middle, Low. Si la puntuación RFM es mayor o igual que 10, el nivel debe ser "Top". Si está entre 6 y 10, debe ser "Middle" y, en caso contrario, "Low".
Aplica la función rfm_level y guárdala como valor RFM_Level.
Imprime el encabezado con las 5 primeras filas de datamart.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Define rfm_level function
def rfm_level(df):
    if df['RFM_Score'] >= ____:
        return '____'
    elif ((df['RFM_Score'] >= ____) and (df['RFM_Score'] < ____)):
        return '____'
    else:
        return '____'

# Create a new variable RFM_Level
datamart['____'] = datamart.apply(____, axis=1)

# Print the header with top 5 rows to the console
print(datamart.____())

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