Análisis RFM para Segmentación de Clientes con

[@aliriomoronamaya1326]

Excelente aporte, aplicandolo rn power bi

[@javiercastell3970]

Excelente material, Es posible llevar este mismo análisis hacia power bi sin utilizar phyton solo con el uso de Dax, saludos

[@GrowUpDataAnalytics]

Hola Javier. Claro que es posible. En nuestro curso Inteligencia de Negocios aplicada con Power BI encuentras un ejemplo similar para construir el Análisis RFM. Te invitamos a explorarlo: escuela.growupcr.com/p/inteligencia-de-negocios-pbi Saludos!

[@aliriomoronamaya1326]

Por su puesto yo lo estoy realizando, solo debes pasar lo explicado al lenguaje dax.

[@bastianse1173]

Hola tengo una duda si tengo una data de 2021 al 2023 y un cliente compra una vez cada año se toma ultimo dia de compra para todas la fechas anteriores para sacar los dias transcurridos y luego el valor de R?

[@victorgarcia-wn9yt]

Hola, y sólo con SQL en una base de datos?

[@GrowUpDataAnalytics]

¡Hola! En teoría, es posible realizar análisis RFM utilizando solo SQL en una base de datos. Sin embargo, debido a la naturaleza de los cálculos RFM (Recency, Frequency, Monetary), puede resultar complicado realizar todos los cálculos necesarios únicamente con SQL, especialmente si deseas realizar segmentación de clientes y análisis más avanzados. SQL es excelente para manipular datos en bases de datos y realizar consultas, pero puede ser limitado cuando se trata de operaciones más complejas como calcular recency (recencia) en función de fechas específicas, calcular la frecuencia de compras de un cliente en un período de tiempo determinado y calcular el valor monetario total gastado por un cliente. En la práctica, es común realizar la extracción de datos utilizando SQL y luego procesar y analizar esos datos utilizando un lenguaje de programación como Python. Python ofrece una variedad de bibliotecas y herramientas, como pandas, para realizar análisis de datos avanzados, incluido el análisis RFM.

[@victorgarcia-wn9yt]

Hola, buen dia y gracias por tanta información. Estuve revisando en detalle el desarrollo del proyecto y hay varias cosas que no entiendo. Espero me pueda explicar. Primero, ¿pq usar un grafico de barras con %? . Segundo, desarrollé todas las opciones de los segmentos puestos en el diccionario con expresiones regulares, y hay varias cominaciones rfm que no están consideradas? "315" por ejemplo. .Ahora la segmentación "111" cae dentro de [1-3][1-3][1-3], [1-3][1-3][1-2] y [1][1][1]. En descripci´ón : "Sin Actividad", "Dormidos" y "Perdidos". Y si ves el grafico de barras, no aparecen. ¿deben ser todos rangos provistos en las expresiones regulars excluyentes? Supongo que sí, pues se tralapan. ¿me quedo atento?

[@GrowUpDataAnalytics]

¡Hola! Gracias por tu interés y tus preguntas detalladas. Respecto a tu primera pregunta, el uso de un gráfico de barras con porcentaje puede proporcionar una representación visual clara de la distribución relativa de los segmentos de clientes en relación con el total de la base de datos. Esto puede ser útil para entender la importancia relativa de cada segmento y tomar decisiones informadas sobre estrategias de marketing y ventas. En cuanto a tus observaciones sobre el desarrollo de segmentos utilizando expresiones regulares, es cierto que puede haber combinaciones RFM que no están consideradas en las expresiones regulares actuales. Es importante revisar y ajustar estas expresiones regulares para asegurar que todas las combinaciones RFM posibles estén cubiertas y que cada segmento sea exclusivo.

[@victorgarcia-wn9yt]

@@GrowUpDataAnalytics Gracias por responder. Pero la pregunta no va hacia usar o no un gráfico, va hacia que generalmente es más visual absoluta y relativamente usar un grafico de torta (pieplot). saludos. en cuanto a las expresiones regulares, creo que sería aceptable que faltaran, el tema que me complica entender y manejar es que una codificación "111", cae en 3 grupos. ¿Cuál tomamos? saludos. Creo que debieran ser excluyentes. Un tercer punto, es que , creo creo y sólo creo, que buscar una relación 20/80 nos indica un buen agrupamiento. Por otro lado, leyendo otras preguntas, una que tiene relación con POWER BI, yo hice el ejercicio con PBI (usa kmeans), y pude lograr prácticamente lo mismo, pero clusterizando por las 3 variables de una. Logré un pareto perfecto y me propuso 4 clusters. Luego hice lo mismo en python, usando kmeans. Calculo los grupos y luego puse 4 grupos. En ambos obtuve pareto. Todo se lo indico , pues confunde ¿cual es la mejor opción?. Sólo eso. Pero lejos de todo, entrar en los detalles del análisis se logra el entendimiento. saludos