Calculer le score RFM

Excellent travail, vous allez maintenant terminer en attribuant les clients à trois groupes selon les percentiles de MonetaryValue, puis en calculant un RFM_Score, qui correspond à la somme des valeurs R, F et M.

Le datamart a été chargé avec les valeurs R et F que vous avez créées dans l’exercice précédent.

Cet exercice fait partie du cours

Customer Segmentation in Python

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Instructions

Créez des étiquettes pour MonetaryValue avec une plage croissante de 1 à 3.
Attribuez ces étiquettes à trois groupes de percentiles égaux basés sur MonetaryValue.
Créez une nouvelle colonne M à partir du groupe de percentiles MonetaryValue.
Calculez RFM_Score en faisant la somme des valeurs des colonnes R, F et M.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Create labels for MonetaryValue
m_labels = range(1, ____)

# Assign these labels to three equal percentile groups 
m_groups = pd.qcut(datamart['MonetaryValue'], q=____, labels=____)

# Create new column M
datamart = datamart.assign(____=____)

# Calculate RFM_Score
datamart['RFM_Score'] = datamart[['R','F','M']].____(axis=____)
print(datamart['____'].head())

Modifier et exécuter le code