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客户分析
1. 客户价值分析
客户价值分析可以为客户关系维护和服务质量提升提供依据。
我们将所有记录分为正常交易和退货交易，正常交易中将R值、F值和M值分为4个分段，退货交易中将值分为2个分段。每个值中，最近购买和退货，购买和退货频率最高或者金额最多的客户的客户得最高分，最久未购买和退货，购买和退货频率最低或者金额最少的客户得最低分。得到三个分数综合考虑后，我们将客户分为不同的群体。
正常交易中客户分布：
在正常交易中，客户群体包括“最佳”客户（RFM均为4分），“潜力”客户（M分较高），“忠诚”客户（F分较高），“需要唤醒”客户（R分较低）等。分析结果表明，正常交易客户中“需要唤醒”客户占比较高，其次是“潜力”客户，而“最佳”客户和“忠诚”客户占比相对较低。“需要唤醒”客户占比较高可能和商品销售中存在的季节性有关，但也反映客户粘性总体较低。
针对“最佳”客户，可以考虑向他们推荐更高附加值的产品，并优先提供服务；针对“潜力”客户，可以通过优惠活动或新产品推介激励他们更频繁地购买；针对“忠诚”客户，可以考虑向他们推广有针对性的产品，并提供个性化服务；针对“需要唤醒”客户，需要通过回访等途径了解客户离开原因，进而挽回这些客户，例如提高商品覆盖，提升服务质量等。针对客户粘性总体较低，公司可以利用客户资源和物流资源开拓新的业务线，提高业绩稳定性和资源利用率。
退货交易中客户分布：
在退货交易中，客户群体包括“关注”客户（RFM均为2分），“高频”客户（F分较高），“近期退货”客户（R分较高）等。分析结果表明，退货交易客户中，“高频”客户占比较高，其次是“近期退货”客户，“关注”客户占比最低。探索性数据分析阶段发现，退货订单占订单总体比例很低，但仍需通过向退货交易客户了解退货原因，以避免对物流资源的占用。
针对“关注”客户，可以考虑向他们了解对产品和服务不满的原因，以改进产品和服务质量；针对”高频”客户，可以考虑向他们提供更有针对性的推荐，避免高频退货；针对“近期退货”客户，可以及时向他们了解退货原因并进行补偿，以避免客户流失。
2. 客户流失预测
客户流失预测可以用来预测“需要唤醒”客户的流失情况，有针对性地提高商品质量和服务质量。
我们将客户按照加入的年份和月份进行分组，分别统计每组客户逐月的留存活跃客户数，并计算留存率。在得到留存率总体矩阵后，我们使用热图展示留存率的变化，其中颜色深浅表示留存率高低。
留存率热图：
分析结果表明，新客户通常在加入后第一年能保持相对较高的留存率，在接近年末时出现留存率的显著提高后，第二年的留存率会显著降低。并且，部分月份加入客户的总体留存率显著高于其他月份。同时，由于每年年末留存率均明显提高，表明商品销售可能存在季节性。
针对上述发现，公司在进行营销活动时，应抓住新客户加入后的高留存率空间，争取将更多客户保持为“最佳”客户。并且，由于在接近年末时留存率有显著提高，这时应当进行针对性营销，将其他类型客户转化为“最佳”客户。图示还表明，部分新加入客户群的留存率显著高于其他时间加入的客户，公司应当对其原因进行分析，将成功经验用于营销活动中。