Crearea segmentelor personalizate

Acum este rândul tău să creezi o segmentare personalizată pe baza valorilor RFM_Score. Vei crea o funcție pentru a construi segmentarea și apoi o vei aplica fiecărui client.

Setul de date cu valorile RFM, segmentul RFM și scorul a fost încărcat ca datamart, împreună cu bibliotecile pandas și numpy. Explorează datele în consolă dacă dorești.

Acest exercițiu face parte din cursul

Segmentarea clienților în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Creează segmente numite Top, Middle, Low. Dacă scorul RFM este mai mare sau egal cu 10, nivelul ar trebui să fie „Top". Dacă este între 6 și 10, ar trebui să fie „Middle", iar în caz contrar, „Low".
Aplică funcția rfm_level și stocheaz-o ca valoare RFM_Level.
Afișează primele 5 rânduri ale setului de date datamart.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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.____())

Editează și rulează codul