顧客の生涯価値をモデリングする方法：良いものと落とし穴

This revised title maintains the original meaning while making it more concise and clear.

顧客生涯価値（CLV）の技術と実際のユースケースに関する包括的で実践的なガイドの第3部

顧客生涯価値予測シリーズへようこそ。「他のチュートリアルで網羅されなかったすべての重要な情報」を身につけましょう。第一部では、歴史的なCLV分析の重要性と、そのような過去の情報を活用する方法を説明しました。次に、このトピックに関する他の記事では一般的に狭まりがちな限られた例にとどまらない、CLV予測の多くのユースケースを紹介しました。さて、実践的な部分に移りましょう。実際のデータと顧客との取り組みを通じて、私のデータサイエンスチームと私が学んだことをすべて含めます。

また、このブログ投稿にはあまりにも多くの価値ある情報があり過ぎて、オデッセイのようになってしまいます。今日は、過去のCLVモデリングに焦点を当て、第一部で示されたように、非常に有益なものとなる方法についてお話します。スタピッドシンプルフォーミュラ、コホート分析、RFMアプローチについてのメリットとデメリットも紹介します。次回はCLV予測方法についても同様の内容を紹介します。そして、データサイエンティストたちが実践するCLVのベストプラクティスも紹介します。

お楽しみに！過去のCLV分析方法、そして気をつけるべき利点と注意点について深堀りしてみましょう。

方法1：スタピッドシンプルフォーミュラ

おそらく最もシンプルなフォーミュラは、次の3つの要素に基づいています：顧客が通常どれくらい買い物をするか、いくら使うか、そしてどれくらい長く忠実になるかです：

• 「2024年に試してみるべき5つの最高のベクターデータベース」
• 「NLP（スクラッチからのdoc2vec）＆クラスタリング：テキストの内容に基づいたニュースレポートの分類」
• 十年生のためのニューラルネットワークの簡略化

例えば、平均顧客が1回の取引で€25を使い、月に2回買い物をし、24か月間忠実である場合、CLV（顧客生涯価値）は€1200となります。

この計算は利益やマージンを考慮に入れることでより洗練されます。以下にその方法のいくつかを紹介します：

スタピッドシンプルフォーミュラV1：製品ごとのマージンを考慮したもの

この方法では、在庫のすべての製品における製品ごとの平均利益率を計算し、その結果にこの数字を乗じて、平均顧客生涯保有利益を算出します：

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