RGoogleAnalytics で RFM 指標のヒストグラム - 廿TT
RFM 分析とは マーケティングの分野ではしばしば、 R（recency；リセンシー）直近の購買からの経過時間 F（frequency；フリクエンシー）観測期間中の購買回数 M（monetary；マネタリー）累計または平均購買金額 の 3 指標を見て優良顧客を識別することがある。 これを Google アナリティクスの指標で行うことを考える。 本ブログは残念ながら一銭も儲かっていないので、 ユーザー最終訪問日からの経過日数（何日間空けてアクセスしてきたか）を R（リセンシー） ユーザーのセッション回数を F（frequency；フリクエンシー） と見て、ヒストグラムで表示する。 ヒストグラムとは、ここからここまでの範囲に該当するものが何件ありますよ、というのを棒グラフで示したもののこと。 データの取得 library("RGoogleAnalytics") query <- QueryBu
RFM 分析を簡単に実行できる R パッケージ easyRFM を作った - ほくそ笑む
※この記事は R Advent Calendar 2014 - Qiita の 11 日目の記事です。 はじめに RFM 分析は、マーケティングの顧客分析でよく使われる手法です。 Recency(いつ買ったか)、Frequency(何回買ったか)、Monetary(いくら使ったか)を指標として、顧客をグループ化します。 RFM 分析が何なのか、何に使えるのかは、次のサイトの記事を読めば理解できると思います。 顧客分析の手法 #RFM分析 しかし、実際のデータにこの手法を適用しようと思ったとき、困ったことになります。 どのようにランクを区切ったら良いのか分からないのです。 上記のサイトにもこう書いてあります。 ランクをどこで区切るかは重要な問題で、業種、業界、商品や分析を行なう時期や、用いるデータの期間などによって、分けかたを慎重に検討する必要があります。 このランクを区切るという重要かつ難
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