Mas porque isso importa?, Porque gastar tempo com isso?
Uma analise detalhada da nossa carteira de dados revela quais sao os clientes mais importantes e quais clientes sao mais ativos e evitar perdelos e essencial para manter o negocio forte assim como entender se temos clientes com potenciais Expansões
Realizei uma analise RFM (Recencia, Frequencia e Valor monetario), com a ajuda de machine learning para agrupar os clientes e atribuir uma nota final que chamei de 'Pontuacao', e os valores variam com base nos fatores que estamos analisando
- 0-3 para recencia, onde quanto menor a recencia, maior a nota!
- 0-3 para a frequencia, onde quanto maior a frequencia de compras, maior a nota
- 0-3 valor de gasto, onde quanto maior o gasto em produtos, maior a nota
e ao final da analise a base foi dividida em 4 grupos:
- pontuacao = 0 Inativo
- pontuacao >= 1 Bussines
- Pontuacao >= 3 Master
- Pontuacao >= 5 Premium
E podemos concluir que o modelo funcionou bem, após plotarmos os Grupos X Compras(media) em um plano de calendario anual, fica clara a diferença entre os grupos!
Conseguimos tabem quantificar o valor de cada grupo ao nosso negocio:
| Receita | Recencia | Frequencia | |
|---|---|---|---|
| Inativo | 202.075 | 490.10 | 1.28 |
| Bussines | 265.552 | 260.83 | 1.63 |
| Master | 486.284 | 80.904 | 2.25 |
| Premium | 11374.9 | 112.45 | 12.00 |
Valores agrupados pela media