Aplikace je zaneprázdněná...

RFM a CLV analýza   |   verze 0.0.1   |     |   CC BY-NC-ND 3.0 CZ   |   2019–2021   |   technická podpora  

Vítejte v aplikaci Auditorium pro analýzu nákupního chování vašeho publika!


Aplikace Auditorium je určena zejména pro hudební instituce a s její pomocí můžete:
  • roztřídit vaše publikum do třech skupin podle významnosti
  • zjistit přínos vašich klíčových návštěvníků a jejich preference
  • zjistit, jak často a v jakém množství vaši návštěvníci nakupují
  • odhadnout celoživotní hodnotu vašich zákazníků

Aplikace Auditorium funguje podle následujícího schématu:



Vzorový průchod aplikací:
  1. Nahrání dat -- nahrajte data z vašeho počítače ve formátu *.csv nebo *.txt (podrobný postup v technické dokumentaci).
  2. Výstup 1: RFM analýza -- po kliknutí na položku RFM analýza v levém menu proběhne výpočet na základě dat načtených v předchozím kroku a aplikace nabídne ke stažení tabulku obsahující výpočet RFM pro každého návštěvníka.
  3. Výstup 2: CLV analýza -- po kliknutí na položku CLV analýza v levém menu proběhne výpočet na základě dat načtených v předchozím kroku a aplikace nabídne ke stažení tabulku obsahující výpočet CLV pro každého návštěvníka.

Podle typu nahraných dat aplikace poskytuje různé výstupy:



Tato aplikace vznikla za podpory Technologické agentury ČR (TAČR).






Pro použití hlavních funkcí aplikace (Segmentace zákazníků, Odhad budoucí útraty) je nezbytné nahrát alespoň transakční data.

Transakční data pro import do aplikace musí splňovat následující podmínky:
  • vstupní soubor ve formátu *.csv nebo *.txt.
  • soubor musí obsahovat tyto čtyři sloupce
    • ID -- jedná se o jednoznačný identifikátor zákazníka. Pokud zákazník objednal vícekrát, toto ID musí být ve všech případech stejné.
    • Date -- je datum uskutečnění objednávky/nákupu ve formátu RRRR-MM-DD.
    • Price -- jednotková cena za kus (např. za jednu vstupenku nebo za jedno předplatné).
    • Amount -- počet kusů vstupenek v objednávce.
Detailnější informace jsou dostupné v uživatelské dokumentaci . Vzor vstupních dat ve formátu .csv je ke stažení zde .

Parametry použitých dat


Názvy sloupců
Řetězec datových typů
Vestavěná data

Zobrazení použitých dat







Aplikace funguje i bez netransakčních dat, nicméně netransakční data obohatí analýzy o další výstupy (Preference klíčového zákazníka).

Netransakční data pro import do aplikace musí splňovat následující podmínky:
  • vstupní soubor ve formátu *.csv nebo *.txt
  • soubor musí obsahovat těchto šest sloupců:
    • Date -- kalendářní datum konání akce.
    • WeekDate -- den v týdnu, kdy se akce konala.
    • KnownArtist -- relativní známost interpretera (známý, méně známý, neznámý).
    • MajorEra -- hlavní žánrové zaměření akce.
    • MinorEra -- vedlejší žánrové zaměření akce.
    • ConcertType -- typ koncertní akce.
Detailnější informace jsou dostupné v uživatelské dokumentaci . Vzor vstupních dat ve formátu .csv je ke stažení zde .

Parametry použitých dat


Názvy sloupců
Řetězec datových typů
Vestavěná data

Zobrazení použitých dat







Pro získání výstupu 'Odhad budoucí útraty vzhledem k plánované sezóně' v záložce 'CLV analýza' je nezbytné nahrát kromě transakčních a netransakčních dat i data o budoucí plánované sezóně.

Data plánované budoucí sezóny pro import do aplikace musí splňovat následující podmínky:
  • vstupní soubor ve formátu *.csv nebo *.txt
  • soubor musí obsahovat těchto šest sloupců:
    • Date -- kalendářní datum konání akce.
    • WeekDate -- den v týdnu, kdy se akce konala.
    • KnownArtist -- relativní známost interpretera (známý, méně známý, neznámý).
    • MajorEra -- hlavní žánrové zaměření akce.
    • MinorEra -- vedlejší žánrové zaměření akce.
    • ConcertType -- typ koncertní akce.
Detailnější informace jsou dostupné v uživatelské dokumentaci . Vzor vstupních dat ve formátu .csv je ke stažení zde . Data plánované budoucí sezóny mají tedy stejný formát jako netranskační data.

Parametry použitých dat


Názvy sloupců
Řetězec datových typů
Vestavěná data

Zobrazení použitých dat







RFM analýza přiděluje každému návštěvníkovi číselné skóre, které vychází z následujících parametrů:
  • počet dní od posledního nákupu vstupenek jednotlivými návštěvníky (Recency)
  • počet nákupů vstupenek u jednotlivých návštěvníků ve sledovaném období (Frequency)
  • průměrná útrata jednotlivých návštěvníků za jeden nákup ve sledovaném období (Monetary)
Vysoké skóre mají návštěvníci, kteří nakoupili nedávno, nakupují často (pravidelně) a mají vysokou útratu. Analýzou návštěvníky rozdělíte do dvou skupin: klíčoví návštěvníci a ostatní. Procentuální poměr klíčových zákazníků lze nastavit.

  • R = recency -- kdy zákazník naposledy nakoupil (k dnešnímu datu nebo k datu analýzy)
  • F = frequency -- kolik nákupů/objednávek zákazník udělal
  • M = monetary -- hodnota zákazníkových objednávek (suma nebo průměr)




Volené parametry analýzy

Výstupy analýzy














RFM analýza přiděluje každému návštěvníkovi číselné skóre, které vychází z následujících parametrů:
  • počet dní od posledního nákupu vstupenek jednotlivými návštěvníky (Recency)
  • počet nákupů vstupenek u jednotlivých návštěvníků ve sledovaném období (Frequency)
  • průměrná útrata jednotlivých návštěvníků za jeden nákup ve sledovaném období (Monetary)
Vysoké skóre mají návštěvníci, kteří nakoupili nedávno, nakupují často (pravidelně) a mají vysokou útratu. Analýzou návštěvníky rozdělíte do dvou skupin: klíčoví návštěvníci a ostatní. Procentuální poměr klíčových zákazníků lze nastavit.

  • R = recency -- kdy zákazník naposledy nakoupil (k dnešnímu datu nebo k datu analýzy)
  • F = frequency -- kolik nákupů/objednávek zákazník udělal
  • M = monetary -- hodnota zákazníkových objednávek (suma nebo průměr)




Výstupy analýzy















CLV (Customer Lifetime Value = celoživotní hodnota zákazníka) obecně představuje odhad budoucí útraty každého zákazníka. V naší aplikaci na základě analýzy Vámi nahraných transakčních dat odhadujeme útratu jednotlivých návštěvníků v následujícím roce. Součtem CLV všech návštěvníků získáme odhad celkových útrat za vstupenky v následujícím roce.

TIP: Ukázku práce s výstupem analýzy najdete v uživatelské dokumentaci .

Výstupy analýzy






CLV (Customer Lifetime Value = celoživotní hodnota zákazníka) obecně představuje odhad budoucí útraty každého zákazníka. V naší aplikaci na základě analýzy Vámi nahraných transakčních dat, netransakčních dat a dat plánované budoucí sezóny odhadujeme útratu jednotlivých návštěvníků pro Vámi zadanou plánovanou sezónu. Součtem CLV všech návštěvníků získáme odhad celkových útrat za vstupenky.

TIP: Ukázku práce s výstupem analýzy najdete v uživatelské dokumentaci .

Výstupy analýzy