Предсказывание ltv (пожизненной ценности клиента) c использованием машинного обучения

ВВЕДЕНИЕ 5
1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ И МЕТОДОЛОГИЯ 7
ИССЛЕДОВАНИЯ 7
1.1 Понятие пожизненной стоимости клиента 7
1.2 Значение пожизненной ценности клиента для бизнеса 8
1.3 Постановка задачи предсказания пожизненной ценности клиента 9
1.4 Обзор используемых алгоритмов машинного обучения 10
1.4.1 Метод К-Средних 10
1.4.2 Дерево принятия решений 13
1.4.3 Случайный лес 19
1.4.4 Градиентный бустинг 22
1.4.5 Логистическая регрессия 24
1.4.6 Метод машинно-опорных векторов 27
2 РЕАЛИЗАЦИЯ И ЭКСПЕРИМЕНТЫ 31
2.1 Описание исходных данных и их предобработка 31
2.2 Реализация выбранных моделей машинного обучения 39
2.3 Оценка качества моделей на тестовой выборке 49
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 54
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 55

Весь текст будет доступен после покупки

В современном мире конкуренция на рынке становится все более жесткой, и компаниям необходимо активно развивать свои стратегии управления клиентской базой для обеспечения устойчивого роста и успешной деятельности. Одним из ключевых показателей, который помогает компаниям понять ценность клиентов и оптимизировать свои маркетинговые и продажные усилия, является пожизненная стоимость клиента (Customer Lifetime Value, CLV).
Пожизненная стоимость клиента представляет собой оценку того, сколько денег компания может заработать от конкретного клиента за всё время его сотрудничества. Однако точное прогнозирование и оптимизация CLV может быть сложной задачей из-за множества факторов, влияющих на это значение. В последние годы методы машинного обучения стали активно применяться для анализа данных и предсказания пожизненной стоимости клиента [17].
Целью данной дипломной работы является исследование и применение методов машинного обучения для предсказания пожизненной стоимости клиента. В рамках исследования будут рассмотрены различные модели и алгоритмы машинного обучения, которые можно применить для прогнозирования CLV, а также какие факторы влияют на пожизненную ценность клиента на основе полученных результатов.
Данная работа имеет практическое значение для бизнеса, так как позволит компаниям более точно определить ценность своих клиентов, оптимизировать маркетинговые кампании, улучшить качество обслуживания и повысить уровень лояльности клиентов. Результаты и выводы исследования будут полезны как для бизнес-аналитиков, так и для руководителей компаний, стремящихся улучшить эффективность своих стратегий управления клиентской базой.

Весь текст будет доступен после покупки

1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ И МЕТОДОЛОГИЯ
ИССЛЕДОВАНИЯ


1.1 Понятие пожизненной стоимости клиента

Понятие пожизненной ценности клиента (LTV) играет важную роль в маркетинге и бизнесе, поскольку оно позволяет компаниям оценить долго-срочную прибыльность каждого клиента. В этом разделе рассмотрим основ-ные аспекты LTV и его значение для развития бизнеса.
LTV это показатель, который показывает, сколько денег клиент прино-сит компании за весь период сотрудничества с ним. Он помогает оценить рентабельность затрат на привлечение клиента и определить срок окупаемо-сти инвестиций в рекламу.
Существует несколько формул для расчёта LTV, но одна из самых рас-пространённых выглядит следующим образом:

LTV = Средний чек * Количество заказов * Средний жизненный цикл клиента,

где средний чек – средняя сумма покупки клиента за одно посещение; коли-чество заказов – количество покупок, которые клиент совершает за время со-трудничества с компанией; средний жизненный цикл клиента – среднее время, которое клиент проводит с компанией до прекращения сотрудничества.
Применение LTV в маркетинге
LTV используется для определения наиболее ценных клиентов, разра-ботки стратегий удержания клиентов и оценки эффективности рекламных ка-налов. Компании могут сосредоточиться на привлечении клиентов с высокой LTV, разрабатывать специальные предложения и программы лояльности для них, а также анализировать рекламные каналы, которые приводят наиболее ценных клиентов.
Многие успешные компании, такие как Amazon, Apple и Netflix, активно используют LTV для управления клиентской базой и увеличения прибыли. Они постоянно анализируют данные о своих клиентах, чтобы выявить зако-номерности и оптимизировать свои стратегии.
Проблемы и ограничения LTV
Несмотря на свою полезность, LTV имеет некоторые ограничения. Например, он не учитывает изменения в поведении клиентов и их предпочте-ниях, а также возможные риски потери клиентов. Кроме того, расчёт LTV может быть сложным и требовать значительных ресурсов.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Айвазян, С. А. Прикладная статистика: классификации и снижение размерности. / С.А. Айвазян. – Москва : Финансы и статистика,1989. – 436с. : ил. – Текст: непосредственный.
2. Бокс, Дж. Анализ временных рядов, прогноз и управление / Дж. Бокс, Г. Дженкинс ; перевод с английского А.М. Алексеев.– Москва : Мир, 1974. – 193с. : ил. – Текст: непосредственный.
3. Большев, Л.Н. Таблица математической статистики / Л.Н.Большев, Н.В.Смирнов. – Москва : Наука,1983. – 282с. – Текст: непосредственный.
4. Бринк, Х. Машинное обучение / Х.Бринк, Дж.Ричардс, М.Феверолф; перевод с английского Е.Матвеев. – СПб : Питер,2017.– 336с. : ил. – (Серия «Библиотека программиста»). – Текст: непосредственный.
5. Вьюгин.В.А. Математические основы машинного обучения и прогнозирования / А.В.Вьюгин. – Москва : Инфра, 2020. – 429c. – Текст: непосредственный.
6. Дауни, А.Б. Байесовские модели / А.Б. Дауни ; перевод с английского В.А. Яроцкого. – Москва : ДМК Пресс,2018. – 182с. : ил. – Текст: непосредственный.
7. Дейтел, П. Python. Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления / П.Дейтел, Х.Дейтел ; перевод с английского. – СПб : Питер, 2020. – 864с. : ил. – (Серия для профессионалов). – Текст: непосредственный.
8. Домингос, П. Верховный алгоритм / Домингос.П ; перевод с английского Ю.Н. Артеменко. – СПб : Питер, 2019. – 542с. : ил. – (Серия для начинающих). – Текст: Непосредственный.
9. Дубров, А.М. Многомерные статистические методы: учебник /А.М. Дубров, Л.И. Трошин, В.С. Мхиторян. – Екатеринбург : Ризография,1998. – 345с. : ил. – Текст: непосредственный.
10. Жерон, О. Прикладное машинное обучение с помощью Scikit–Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем / О.Жерон ; перевод с английского Ю.Н. Артеменко. – СПб : ООО “Альфа–книга”,2018. – 688с. : ил. – Парал.тит.англ. – Текст: непосредственный.

Весь текст будет доступен после покупки