반응형 cohort code SQL1 고객 분석 및 코호트 분석 - Retail 대시보드 메모: - Dunnhumby_Carbo-Loading의 데이터 세트 고객 분석 게이지 차트를 사용하여 "% 활성 고객"에서 시작한다고 생각합니다. 폭포형 차트 를 사용 하여 고객 유형("신규", "부활", "반복", "이탈" 및 "비활성")의 양을 표시합니다. RFM 모델을 기반으로 고객을 5개 그룹으로 분리합니다(0-20, 21-40, 41-60, 61-80 및 81-100에서 백분위수 사용). 그런 다음 누적 막대 차트를 사용하여 R-점수, F-점수 및 M-점수를 기반으로 한 총 평생 지출의 백분율을 표시합니다. R-score에 의한 생애 총 지출 그래프에서, 높은 R-score(마지막 방문 이후 낮은 일수)를 갖는 고객이 지출에 대한 가장 큰 비중을 차지합니다. 산포도 를 사용 하여 RFM 정보 표.. 2022. 9. 7. 이전 1 다음 반응형
