Что такое пожизненная ценность клиента?
Пожизненная ценность клиента (CLV) — это прогноз чистой прибыли, связанной со всеми будущими отношениями с клиентом. Это оценка общей суммы денег, которую клиент потратит на продукты или услуги компании в течение своей жизни.
CLV является важным показателем для бизнеса, поскольку он помогает им понять ценность клиента и принять стратегические решения о привлечении и удержании клиентов.
CLV важен по ряду причин.
Во-первых, это помогает компаниям более эффективно распределять ресурсы, определяя, какие клиенты являются наиболее ценными, и соответствующим образом распределяя ресурсы.
Во-вторых, это позволяет компаниям принимать решения о ценообразовании, разработке продуктов и маркетинге на основе данных.
В-третьих, он помогает компаниям измерять эффективность своих стратегий удержания клиентов. Понимая CLV, компании могут сосредоточиться на удержании своих самых ценных клиентов и определении способов увеличения их пожизненной ценности.
Наконец, это помогает в прогнозировании будущих доходов от клиента.
CLV не только помогает компаниям понять, какой доход они могут получить от клиента с течением времени, но также выступает в качестве мощного инструмента для стимулирования роста и прибыльности.
Обзор анализа выживаемости и то, как его можно использовать для прогнозирования CLV
Основная идея анализа выживания заключается в моделировании вероятности события как функции времени.
В случае прогнозирования CLV интересующим событием является последняя покупка клиента. Анализируя время между первой и последней покупкой клиента, модель выживания может оценить вероятность того, что клиент совершит еще одну покупку в любой момент времени.
Обычно модели анализа выживаемости работают так, чтобы оценить так называемую функцию выживания, которая описывает вероятность того, что покупатель останется активным (т. е. совершит еще одну покупку) как функцию времени. Эти модели также могут учитывать факторы, которые могут повлиять на вероятность того, что клиент совершит еще одну покупку, например демографические данные, историю покупок или маркетинговые кампании.
Использование анализа выживания для прогнозирования CLV позволяет компаниям выявлять закономерности в поведении клиентов и оценивать ожидаемый будущий доход от клиента.
Его также можно использовать для определения ключевых драйверов CLV и разработки стратегий удержания, ориентированных на определенные сегменты клиентов.
Понимание анализа выживания
Анализ выживания использует несколько ключевых концепций и терминов для описания и анализа данных о времени до события.
Функция выживания, также известная как функция выживания, представляет собой вероятность того, что интересующее событие не произойдет к заданному времени.
Коэффициент опасности – это мгновенная скорость, с которой интересующее событие происходит в данный момент времени.
Цензура: термин, используемый для описания того, что интересующее событие еще не произошло для определенного лица или группы лиц.
Цензурированные данные часто используются в анализе выживаемости для учета неопределенности данных о времени до события. Другие ключевые понятия включают кумулятивную функцию опасности и кумулятивную функцию плотности.
Итак, как мы это реализуем?
Подготовка и исследование данных
Как и в случае с любой другой моделью, нам нужно начать со сбора и очистки данных о клиентах. Это важный шаг в нашем процессе, поскольку качество данных будет иметь прямое влияние на точность модели и выводы, которые мы получим в результате анализа.
Предприятия могут собирать данные о клиентах несколькими способами, например извлекать данные из своей CRM-системы, истории покупок или ответов на опросы.
Важно собирать данные, которые включают в себя такую информацию, как демографические данные клиентов, история покупок и любую другую соответствующую информацию, которая может повлиять на их покупательское поведение.
После того, как данные собраны, их необходимо очистить и подготовить к анализу. Этот процесс обычно включает несколько этапов, в том числе:
- Удаление повторяющихся или нерелевантных данных
- Обработка отсутствующих или нулевых значений
- Форматирование и стандартизация данных
- Создание новых переменных или признаков, которые будут полезны для анализа
Очистка и подготовка данных могут занимать много времени, но они необходимы для обеспечения того, чтобы модель строилась на точных и надежных данных. Только после этого можно переходить к следующему шагу.
Изучение данных для выявления закономерностей и тенденций
Теперь, когда данные очищены и обработаны, пришло время определить закономерности и тенденции. Этот шаг позволяет нам глубже понять наших клиентов и выявить факторы, которые могут повлиять на их покупательское поведение.
Существует множество методов, которые можно использовать для изучения данных, в том числе такие, как визуализация данных с использованием графиков и диаграмм для выявления закономерностей и тенденций, выполнение статистического анализа для выявления взаимосвязей между переменными и использование методов интеллектуального анализа данных для выявления закономерностей и кластеров. в данных
Например, предприятия могут использовать методы визуализации, такие как гистограммы, диаграммы рассеяния и диаграммы, чтобы понять распределение демографических данных клиентов и историю покупок.
Они также могут использовать статистический анализ, такой как критерий хи-квадрат или ANOVA, для выявления взаимосвязей между переменными.
Как только мы поймем данные, мы можем начать с нашей модели.
Аддитивная модель Аалена.
В этом примере мы будем использовать популярную технику, называемую аддитивной моделью Аалена. Это тип модели анализа выживания, используемый для моделирования данных о времени до события. Он моделирует уровень опасности как линейную комбинацию ковариат и коэффициентов, зависящих от времени.
Модель называется «аддитивной», поскольку предполагается, что уровень опасности представляет собой сумму эффектов ковариат в каждый момент времени, а не произведение, как в других моделях выживания, таких как модель пропорциональных рисков Кокса.
Это гибкая модель, но она может требовать значительных вычислительных ресурсов для больших наборов данных.
Модельный подход
При построении модели мы начнем с разделения наших данных на обучающий набор и тестовый набор, чтобы у нас были данные для разработки и оценки модели соответственно.
Далее мы обучим модель с использованием обучающих данных и настроим параметры модели для оптимизации производительности, после чего оценим производительность модели с использованием данных тестирования и внесем все необходимые корректировки для повышения производительности.
Как только мы будем удовлетворены производительностью модели, мы сможем использовать ее для реальных прогнозов.
Оценка и корректировка модели
Оценка производительности модели может быть выполнена с использованием различных показателей, таких как индекс соответствия (C-индекс), частичное правдоподобие, информационный критерий Акаике (AIC) или байесовский информационный критерий (BIC).
C-индекс является мерой способности модели ранжировать людей по их риску события, при этом значение 1 указывает на идеальное ранжирование, а значение 0,5 указывает на случайное ранжирование. Частичная вероятность является мерой качества соответствия модели, при этом более высокое значение указывает на лучшее соответствие.
AIC и BIC используются для сравнения относительной производительности различных моделей, при этом более низкое значение указывает на лучшую модель.
Чтобы настроить модель по мере необходимости, вы можете попробовать следующее:
Добавление или удаление переменных. Проанализируйте влияние добавления или удаления переменных на производительность модели и при необходимости внесите коррективы.
Измените параметры модели. Настройте параметры модели, такие как размер шага и максимальное количество итераций, для оптимизации производительности.
Регуляризация. Используйте такие методы, как регуляризация L1 или L2, чтобы предотвратить переоснащение и улучшить обобщаемость модели.
Настройка гиперпараметров. Используйте такие методы, как поиск по сетке или случайный поиск, чтобы оптимизировать гиперпараметры модели.
Вы также можете попробовать другие модели, если производительность аддитивной модели Аалена неудовлетворительна, рассмотрите возможность использования других моделей анализа выживаемости, таких как модель пропорциональных рисков Кокса, и сравните результаты.
Теперь давайте посмотрим, как мы можем применить это для прогнозирования пожизненной ценности клиента (CLV) для отдельных клиентов.
Построение модели выживания с использованием данных о клиентах
Начните со сбора данных о ваших клиентах, включая демографическую информацию, историю покупок и любые другие важные данные. Затем загрузите данные клиента в pandas DataFrame.
customers = pd.read_csv("customer_data.csv")
Подготовьте данные для анализа, очистив и отформатировав их по мере необходимости, также обязательно определите столбцы продолжительности и события.
Стаж в компании:
клиенты["длительность"] = клиенты["срок"]
Укажите отток клиентов, 1 — да, 0 — иначе
клиенты["событие"] = клиенты["отток"]
Используйте аддитивную модель Аалена для оценки функции риска, которая представляет мгновенный риск ухода клиента в заданный момент времени. Для этого вам потребуется использовать AalenAdditiveFitter из библиотеки Lifelines.
aaf = AalenAdditiveFitter()
aaf.fit(клиенты, «продолжительность», «событие»)
Далее мы будем использовать предполагаемую функцию риска для оценки функции выживания, которая представляет собой вероятность того, что клиент останется в компании в течение определенного периода времени.
survival_function = aaf.predict_survival_function(клиенты)
Затем следует расчет ожидаемой пожизненной ценности каждого клиента путем умножения функции выживания на ожидаемую ценность будущих покупок.
customers["CLV"] = survival_function.multiply(customers["avg_purchase_value"], axis=0)
Наконец, просуммируйте жизненную ценность всех клиентов, чтобы оценить общий CLV для вашей клиентской базы.
total_CLV = клиенты[“CLV”].sum()
Важно помнить, что это простой пример, и крайне важно проверить предположения модели и убедиться, что данные хорошо подходят для модели.
Интерпретация результатов и выявление ключевых драйверов CLV
После прогнозирования CLV для отдельных клиентов важно интерпретировать результаты и определить ключевые факторы CLV. Вот несколько общих шагов для этого:
Проанализируйте коэффициенты модели. Коэффициенты модели показывают влияние каждой переменной на уровень опасности и, следовательно, на CLV. Анализируя величину и знак коэффициентов, вы можете определить, какие переменные оказывают наибольшее влияние на CLV.
Проанализируйте переменные с наибольшим влиянием:более внимательно изучите переменные, которые имеют наибольшее влияние на CLV. Посмотрите на их распределение, корреляцию с другими переменными и их связь с вероятностью выживания и покупательским поведением.
Проанализируйте взаимодействие переменных.Ищите взаимодействия между переменными, которые могут влиять на CLV. Например, влияние дохода на CLV может быть разным для клиентов разных возрастных групп.
Проверьте допущения модели. Убедитесь, что допущения аддитивной модели Аалена соблюдены. В противном случае результаты могут быть необъективными, а ключевые факторы CLV могут быть неверно истолкованы.
Сравните результаты с другими моделями. Сравните результаты аддитивной модели Аалена с другими моделями, такими как модель пропорциональных рисков Кокса, чтобы увидеть, согласуются ли результаты, и лучше понять ключевые драйверы CLV.
Используйте результаты для действий. Используйте результаты анализа для принятия стратегических решений о том, каких клиентов следует удерживать или привлекать, а также о том, как распределять маркетинговые ресурсы.
Анализ выживания — это мощный инструмент для прогнозирования пожизненной ценности клиента (CLV) и понимания основных факторов, лежащих в основе поведения клиентов. Оценивая вероятность выживания для каждого клиента, анализ выживания можно использовать для прогнозирования будущего покупательского поведения и оценки CLV.
Существует большой потенциал для будущих исследований в этой области, которые могут привести к более точным прогнозам поведения клиентов и более эффективному принятию стратегических решений.
