零售客户消费行为分析数据集-发票数据-时间跨度未知-katabathinajyoshnavi
数据来源：互联网公开数据
标签：RFM,客户行为分析,零售,发票数据,消费习惯,市场营销,客户分群,Recency, Frequency, Monetary
数据概述：
本数据集包含来自零售行业客户发票系统的样本数据，用于客户消费行为分析。数据集的核心是RFM模型的数据基础，即Recency（最近一次消费时间）、Frequency（消费频率）和Monetary（消费金额）。虽然数据集中没有直接提供Recency和Frequency的计算结果，但可以通过InvoiceDate和CustomerID等字段进行计算。数据集包含了发票相关的关键信息，为深入了解客户消费模式提供了基础。
字段说明：
InvoiceNo：发票的唯一标识符
StockCode：商品的唯一标识符
Description：商品的描述
Quantity：发票中每种商品的购买数量
InvoiceDate：发票的开票日期和时间
UnitPrice：商品的单价
CustomerID：客户的唯一标识符
Country：客户所属国家
TotalPrice：该发票的总金额
数据用途概述：
该数据集适用于客户细分、市场营销策略制定、客户生命周期价值评估等多种场景。市场营销人员可以利用RFM模型对客户进行细分，从而制定个性化的营销活动；零售商可以根据消费数据优化产品推荐和库存管理；数据分析师可以利用该数据进行销售预测和趋势分析。通过对Recency、Frequency、Monetary三个维度的分析，可以深入理解客户的消费习惯和偏好，为企业决策提供数据支持。
