Créer des segments personnalisés
À vous de créer une segmentation personnalisée à partir des valeurs RFM_Score. Vous allez écrire une fonction pour construire la segmentation, puis l’appliquer à chaque client.
Le jeu de données avec les valeurs RFM, le segment RFM et le score a été chargé sous le nom datamart, ainsi que les bibliothèques pandas et numpy. N’hésitez pas à explorer les données dans la console.
Cet exercice fait partie du cours
Customer Segmentation in Python
Instructions
- Créez des segments nommés
Top,Middle,Low. Si le score RFM est supérieur ou égal à 10, le niveau doit être "Top". S’il est compris entre 6 et 10, il doit être "Middle", et sinon il doit être "Low". - Appliquez la fonction
rfm_levelet enregistrez le résultat dans la colonneRFM_Level. - Affichez l’entête avec les 5 premières lignes de
datamart.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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.____())