https://github.com/eudesgccunha/ecommerce-rfm-clustering

Customer clustering from RFM results for an e-commerce.
https://github.com/eudesgccunha/ecommerce-rfm-clustering

clustering rfm-analysis unsupervised-machine-learning

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Customer clustering from RFM results for an e-commerce.

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/eudesgccunha/ecommerce-rfm-clustering
• Owner: eudesgccunha
• License: mit
• Created: 2024-12-04T20:21:52.000Z (7 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2025-03-29T15:48:08.000Z (3 months ago)
• Last Synced: 2025-03-29T16:28:56.626Z (3 months ago)
• Topics: clustering, rfm-analysis, unsupervised-machine-learning
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README

        
# E-commerce RFM clusterig

## Business intelligence

1. Análise de Vendas e Receita

   - Receita total por país/território: Identificar quais países geram maior receita, ajudando a priorizar esforços de marketing.

   - Produtos mais vendidos (quantidade e receita): Descobrir os produtos que mais contribuem para o faturamento ou são mais populares.

   - Picos de vendas ao longo do tempo: Usar a coluna InvoiceDate para identificar sazonalidades e horários/dias de maior venda.

   - Ticket médio por país ou cliente: Dividir a receita total pelo número de transações (ou clientes) em cada país.

2. Comportamento do Cliente

   - Segmentação de clientes: Usar o RFM Analysis:

     - Recência (InvoiceDate): Data da última compra de cada cliente.

     - Frequência (InvoiceNo): Quantidade de transações feitas pelo cliente.

     - Valor Monetário (Quantity x UnitPrice): Total gasto pelo cliente.

     

   - Taxa de retenção e churn: Identificar clientes ativos e inativos com base no tempo desde a última compra.

   - Clientes mais valiosos (VIP): Identificar clientes com maior valor acumulado (CLV - Lifetime Value).

3. Gestão de Estoque e Produtos

   - Produtos com alta ou baixa rotatividade: Usar Quantity e StockCode para encontrar itens mais ou menos vendidos, ajudando na gestão de inventário.

   - Identificação de itens com maior margem: Com base no UnitPrice (se margens forem conhecidas ou podem ser calculadas).

   - Análise de devoluções: Se quantidades negativas indicarem devoluções, identificar produtos com maior índice de retorno.

4. Estratégias de Expansão

   - Penetração de mercado por país: Determinar a distribuição de clientes e avaliar a densidade de vendas em cada local.

   - Países emergentes: Identificar mercados com crescimento rápido nas vendas ou aumento no número de clientes.

   - Produtos regionais: Analisar quais produtos são populares em diferentes países para campanhas de marketing segmentadas.

5. Operações e Logística

   - Análise de volume por SKU (Stock Keeping Unit): Prever demanda para otimizar reabastecimento.

   - Análise temporal de estoque: Usar a correlação entre InvoiceDate e StockCode para mapear padrões de reposição.

   - Planejamento de envio: Identificar regiões com maior volume de vendas e otimizar logística.

6. Preços e Margens

   - Elasticidade de preço: Usar variações no UnitPrice e no Quantity vendido para entender a sensibilidade do cliente.

   - Análise de descontos ou promoções: Comparar vendas antes e depois de mudanças nos preços.

7. Detecção de Anomalias e Riscos

   - Fraudes potenciais: Identificar transações suspeitas, como valores muito altos ou atividades em locais incomuns.

   - Devoluções fora do padrão: Detectar clientes ou produtos com taxas de devolução anormalmente altas.

8. KPI’s de Performance

   - Com base nas métricas calculadas, é possível criar painéis com indicadores como:

     - Receita total por região/mês.

     - Número de clientes novos versus recorrentes.

     - Produtos mais lucrativos versus mais vendidos.

     - Churn rate por região.