RFM Müşteri Segmentasyon Analizi

K-Means kümeleme algoritması ile e-ticaret müşterilerini Recency, Frequency ve Monetary metrikleri üzerinden davranışsal segmentlere ayıran uçtan uca bir veri bilimi projesi. Online Retail II veri seti üzerinde 5.800+ müşteriyi analiz eder ve sonuçları interaktif bir Streamlit panelinde sunar.

---

İçindekiler

• Genel Bakış
• RFM Analizi Nedir?
• Dashboard
• Proje Yapısı
• Kullanılan Teknolojiler
• Kurulum
• Çalıştırma
• Metodoloji
• Sonuçlar
• Lisans

---

Genel Bakış

Bu proje, ham fatura kayıtlarından başlayarak iş açısından anlamlı müşteri segmentlerine ulaşan tam bir analitik boru hattı sunar. Pipeline üç ana aşamadan oluşur:

1. Veri Hazırlığı — Hatalı kayıtlar temizlenir, RFM metrikleri hesaplanır
2. Modelleme — Log dönüşümü ve StandardScaler sonrası K-Means uygulanır
3. Görselleştirme — Streamlit + Plotly ile etkileşimli panel

Hedef kitle e-ticaret işletmeleri, CRM ekipleri ve veri bilimi adaylarıdır.

---

RFM Analizi Nedir?

RFM, müşteri değerini üç temel metrik üzerinden ölçen bir davranışsal segmentasyon yöntemidir:

Metrik	Soru	Yorum
Recency	Müşteri en son ne zaman alışveriş yaptı?	Düşük değer iyidir
Frequency	Toplam kaç kez alışveriş yaptı?	Yüksek değer iyidir
Monetary	Toplam ne kadar para harcadı?	Yüksek değer iyidir

Bu üç metrik bir araya getirildiğinde müşteriler aşağıdaki gibi gruplara ayrılır:

• Şampiyonlar — Yakın zamanda, sık sık ve çok harcayan en değerli grup
• Sadık Müşteriler — Düzenli ve yüksek hacimli alışveriş yapanlar
• Potansiyel Sadık — Yeni başlamış, gelecek vaat eden müşteriler
• Risk Altındakiler — Eskiden değerliyken uzaklaşmaya başlayanlar
• Kaybedilen Müşteriler — Uzun süredir geri dönmeyenler

---

Dashboard

Streamlit ile geliştirilmiş interaktif panel, analizin tüm aşamalarını altı bölümde sunar.

Müşteri Veritabanı

Tüm müşterilerin RFM metrikleri ile birlikte aranabilir, sıralanabilir tablo. Monetary ve Recency sütunları kademeli renklendirme ile vurgulanır.

Üç Boyutlu Küme Haritası

Plotly ile geliştirilmiş etkileşimli 3 boyutlu scatter plot. Eksenler Recency, Frequency ve Monetary; noktalar segmentlere göre renklendirilmiştir.

Müşteri Dağılımı

Segmentlerin müşteri sayısı bazında pazar payı dağılımı.

Optimum K Tespiti

Elbow ve Silhouette analizleri ile küme sayısının veriye göre belirlenmesi.

---

Proje Yapısı

rfm_project/
├── data/
│   ├── online_retail_II.xlsx     # Ham veri seti (UCI / Kaggle)
│   ├── cleaned_data.csv          # Temizlenmiş veri (otomatik)
│   ├── rfm_data.csv              # RFM metrikleri (otomatik)
│   └── rfm_clustered.csv         # Küme etiketli RFM (otomatik)
│
├── assets/
│   └── elbow_plot.png            # Elbow ve Silhouette analizi
│
├── screenshots/                  # README görselleri
├── preprocessing.py              # Adım 1-2: Temizleme + RFM
├── clustering.py                 # Adım 3: K-Means + değerlendirme
├── app.py                        # Adım 4: Streamlit Dashboard
├── requirements.txt
└── README.md

---

Kullanılan Teknolojiler

Katman	Araç
Veri İşleme	pandas, numpy
Makine Öğrenimi	scikit-learn (KMeans, StandardScaler, silhouette_score)
Görselleştirme	matplotlib, plotly
Dashboard	streamlit
Excel Desteği	openpyxl
Dil	Python 3.10+

---

Kurulum

1. Depoyu klonlayın

git clone https://github.com/bisraunal/rfm-segmentation.git
cd rfm-segmentation

2. Sanal ortam oluşturun

python -m venv .venv

# Linux / macOS
source .venv/bin/activate

# Windows (PowerShell)
.venv\Scripts\Activate.ps1

3. Bağımlılıkları yükleyin

pip install -r requirements.txt

4. Veri setini yerleştirin

online_retail_II.xlsx dosyasını data/ klasörüne kopyalayın. Veri seti UCI Machine Learning Repository üzerinden ücretsiz indirilebilir.

Beklenen sütunlar (Online Retail II'nin orijinal yapısı otomatik tanınır):

Sütun	Açıklama
Invoice / InvoiceNo	Fatura numarası
StockCode	Ürün kodu
Quantity	Satış adedi
InvoiceDate	Fatura tarihi
Price / UnitPrice	Birim fiyat
Customer ID / CustomerID	Müşteri kimliği

Veri bulunamazsa, test amaçlı 5.000 satırlık örnek veri otomatik üretilir.

---

Çalıştırma

Adım adım

python preprocessing.py    # Temizle, RFM hesapla
python clustering.py       # K-Means kümeleme
streamlit run app.py       # Dashboard

Tek komut

streamlit run app.py

Dashboard ilk açılışta pipeline'ı otomatik tetikler. Tarayıcıda http://localhost:8501 adresine gidin.

---

Metodoloji

Veri Temizleme

• CustomerID eksik olan satırlar (~243.000 kayıt) silinir
• Quantity veya UnitPrice sıfır/negatif olan satırlar (iadeler, hatalar) çıkarılır
• TotalAmount = Quantity × UnitPrice hesaplanır

RFM Hesaplama

• Analiz tarihi: Son fatura tarihi + 1 gün
• Recency: Müşterinin son alışverişine kadar geçen gün sayısı
• Frequency: Müşterinin benzersiz fatura sayısı
• Monetary: Müşterinin toplam harcaması

Modelleme

• Log dönüşümü (np.log1p): Online Retail II'de Monetary değerleri £2.95 — £608.000 aralığında dağıldığı için ham değerlerle K-Means yalnızca birkaç outlier'ı ayırır. Log dönüşümü dağılımı normalleştirir.
• StandardScaler: Tüm özelliklerin aynı ölçeğe gelmesini sağlar
• K seçimi: Silhouette skoru en yüksek olan K (K ≥ 3 kısıtıyla, K=2 yalnızca outlier'ları izole ettiği için atlanır)
• Algoritma: K-Means++ başlatma, n_init=10, random_state=42

Değerlendirme

• Silhouette skoru: Kümelerin birbirinden ne kadar ayrıştığını ölçer (-1 ile +1 arası, yüksek olması iyidir)
• Elbow grafiği: Inertia (within-cluster sum of squares) görsel kontrolü

---

Sonuçlar

Online Retail II veri setinde tipik çıktı:

Segment	Müşteri	Recency	Frequency	Monetary
Sadık Müşteriler	~1.200	27 gün	19 fatura	£11.014
Potansiyel Sadık	~1.250	28 gün	3 fatura	£865
Risk Altındakiler	~1.470	228 gün	5 fatura	£2.002
Kaybedilen Müşteriler	~1.970	396 gün	1 fatura	£326

Silhouette Skoru: ~0.37 (log dönüşümlü gerçek dünya RFM verisi için iyi)

İş Yorumları

• Müşterilerin yaklaşık üçte biri kaybedilmiş durumda — geri kazanma kampanyaları için hedef kitle
• Risk altındaki segmentin ortalama harcaması yüksek; sadakat programıyla kurtarılabilir
• Sadık müşteriler tüm gelirin önemli kısmını oluşturur; VIP programı için ideal

---

Dashboard Bileşenleri

Bölüm	Açıklama
01 — Genel Bakış	Toplam müşteri, ortalama R/F/M değerleri
02 — Segment Profilleri	Her segmentin müşteri sayısı ve ortalama metrikleri
03 — Müşteri Veritabanı	Aranabilir, sıralanabilir RFM tablosu
04 — 3D Küme Haritası	Plotly ile etkileşimli 3 boyutlu scatter
05 — Segment Karşılaştırması	Müşteri sayısı, gelir, pazar payı grafikleri
06 — Optimum K Tespiti	Elbow ve Silhouette analiz çıktıları

---

Katkıda Bulunma

1. Depoyu fork'layın
2. Yeni bir özellik dalı oluşturun (git checkout -b feature/yeni-ozellik)
3. Değişikliklerinizi commit edin (git commit -m 'feat: aciklama')
4. Pull Request gönderin

---

Lisans

MIT License — projeyi serbestçe kullanabilir, değiştirebilir ve dağıtabilirsiniz.

---

Referanslar

• Online Retail II Data Set — UCI Machine Learning Repository
• Hughes, Arthur M. (2005). Strategic Database Marketing. McGraw-Hill
• scikit-learn dokümantasyonu — KMeans clustering