英国零售商客户价值分析与细分数据集-2021-adityaxa
数据来源：互联网公开数据
标签：零售,客户细分,RFM分析,k-means聚类,购买行为,客户价值,市场营销,数据科学
数据概述：
本数据集来源于一家英国零售商的交易数据，通过对客户购买记录的分析，计算每个客户的最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）和购买金额总和（Monetary Value）。基于这些RFM指标，将客户进行细分，并进一步通过k-means聚类算法根据购买模式进行客户群体的划分。数据集包含以下关键字段：
- customer_id：客户唯一标识符
- recency：最近一次购买与分析日期之间的天数
- frequency：客户在分析期间内的购买次数
- monetary：客户在分析期间内的总购买金额
- rfm_segment：根据RFM指标计算出的客户细分等级
- cluster：通过k-means聚类算法得出的客户群体标识
数据用途概述：
该数据集适用于客户价值分析、市场细分和营销策略制定等多种场景。零售商可以利用此数据识别高价值客户群体，优化营销活动，实现个性化服务。分析结果有助于深入了解客户的购买行为和价值，为制定精准的市场策略提供数据支持。此外，该数据集还可用于客户关系管理系统的优化和改进，提升客户满意度和忠诚度。
