カスタムセグメントの作成
ここでは、RFM_Score の値に基づいてカスタムセグメンテーションを作成します。まずセグメンテーションを作る関数を用意し、それを各顧客に割り当てます。
RFM 値、RFM Segment、Score を含むデータセットは datamart として読み込まれており、pandas と numpy のライブラリも利用可能です。コンソールで自由にデータを探索してかまいません。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶカスタマーセグメンテーション
演習の手順
Top、Middle、Lowという名前のセグメントを作成します。RFM スコアが 10 以上ならレベルは "Top"、6 以上 10 未満なら "Middle"、それ以外は "Low" にします。rfm_level関数を適用し、結果をRFM_Levelの値として保存します。datamartの先頭 5 行を表示してヘッダーを確認します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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.____())