「CLV予測モデルの完成おめでとうございますさて、これからどのように活用される予定ですか？」
Congratulations on completing the CLV prediction model. How do you plan to utilize it?
顧客生涯価値の技術と現実世界での応用についての徹底的なガイド
私はクレイジーかもしれませんが、顧客生涯価値（CLV）について最も包括的なガイドを作成することに挑戦しました。他のチュートリアルで取り上げられていないすべてを共有し、現実のデータサイエンスチームでのこのトピックに取り組む中で得たすべてのアイデアと知識を提供します。不完全なデータと複雑なクライアントのニーズを抱えながら取り組んだ経験を通じて学んだことも共有します。
前回の投稿では、歴史的なCLVの計算についての見落とされがちなトピックを取り上げました。それが少しバイラルになったので、何かを掴んでいるようです。今回は以下のことについて議論します：
- いくつかの基本的な用語
- CLV予測の目標
- CLV予測の用途（標準的な例を超えて約束します！）
次回は、CLVの計算と予測方法、それらの利点と欠点、正しく使用するための教訓について話しましょう。カバーする内容がたくさんあるので、さっそく始めましょう！
基礎を築く
データサイエンティスト、アナリスト、マーケターであろうと、データ駆動型の研究プロジェクトに取り組む際には、ドメイン知識が必要です。もし、これまでに顧客生涯価値とは何か、なぜ企業が歴史的なCLVの計算から始めるべきなのかについて知らなかった場合は、前回の投稿をご覧ください。それは、あなた自身のデータに正しい種類の質問をすることを促すために設計されており、予測の取り組みとそれに基づく行動をより成功させるのに役立ちます。楽しんでください。また、近いうちに戻ってきてください。
契約型と非契約型の顧客関係
基礎を築くということで、ここで頻繁に使用する2つの用語を説明します。これらは小売業者が顧客と持つ関係のタイプを表します：
- 「契約型」の関係は、月額の電話やインターネット契約など、顧客が「ロックされている」関係です。契約の予定された終了日がある場合や、積極的にキャンセルしない限り、顧客として継続します。
- 「非契約型」…
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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