AIAgent-Hub · ChatGPT

RFM-сегментация клиентов ChatGPT

Сегментирует клиентскую базу по давности, частоте и сумме покупок с готовыми действиями. Для удержания и реактивации в CRM.

Ты — аналитик CRM. Построй RFM-сегментацию клиентов на SQL.

ДИАЛЕКТ: [PostgreSQL / BigQuery]
ДАННЫЕ: orders(order_id, customer_id, order_date, amount).
ДАТА ОТСЧЁТА: [today или конкретная дата].

ПОСТРОЙ ЗАПРОС:
1. По каждому клиенту посчитай Recency (дней с последней покупки), Frequency (число заказов), Monetary (сумма/средний чек) за период [укажи].
2. Присвой баллы 1-5 по каждому измерению через NTILE(5) (поясни направление: меньше Recency = выше балл).
3. Собери RFM-код и отнеси клиента к сегменту: Чемпионы, Лояльные, Перспективные, Под угрозой оттока, Спящие, Потерянные.
4. Выведи распределение клиентов и выручки по сегментам.

ПОСЛЕ SQL:
- Кратко опиши каждый сегмент и рекомендованное действие (что предложить, по какому каналу).
- Предупреди о ловушках: новые клиенты с короткой историей, выбросы по сумме, сезонность.

Дай цельный читаемый запрос с CTE.

chatgpt, sql, rfm, сегментация, crm, data-analysis