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 жест-кой, 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.

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 долгосрочную прибыльность каждого клиента. В этом разделе рассмотрим основные аспекты LTV и его значение для развития бизнеса.
LTV это показатель, который показывает, сколько денег клиент приносит компании за весь период сотрудничества с ним. Он помогает оценить рентабельность затрат на привлечение клиента и определить срок окупаемости инвестиций в рекламу.
Существует несколько формул для расчёта LTV, но одна из самых распространённых выглядит следующим образом:

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

где средний чек – средняя сумма покупки клиента за одно посещение; количество заказов – количество покупок, которые клиент совершает за время сотрудничества 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, разработки стратегий удержания клиентов и оценки эффективности рекламных каналов. 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 закономерности 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 предпочтениях, а также возможные риски потери клиентов. Кроме того, расчёт LTV может быть сложным и требовать значительных ресурсов.


1.2 Значение пожизненной ценности клиента для бизнеса

В современном мире бизнеса, где конкуренция высока, а клиенты становятся всё более требовательными, понимание и управление пожизненной ценностью клиента (LTV) приобретает особую важность. LTV – это показатель, который отражает общую прибыль, которую клиент приносит компании в течение всего времени сотрудничества с ней. В данном разделе мы рассмотрим значение LTV для бизнеса, его влияние на ключевые показатели эффективности (KPI) и стратегии управления клиентами.
Влияние LTV на KPI.
LTV оказывает прямое воздействие на ключевые показатели эффективности бизнеса, такие как рентабельность инвестиций (ROI), окупаемость маркетинговых кампаний и общая прибыль компании. Благодаря LTV, компании могут точнее оценивать эффективность своих маркетинговых усилий и корректировать стратегии привлечения и удержания клиентов.
Стратегии управления клиентами на основе LTV
Управление клиентами на основе LTV предполагает разделение клиентов на группы в зависимости от их пожизненной ценности. Это позволяет компаниям фокусироваться на наиболее прибыльных клиентах, разрабатывать индивидуальные стратегии взаимодействия с ними и предлагать им эксклюзивные предложения и услуги.
Роль LTV в стратегиях удержания клиентов
LTV играет ключевую роль в стратегиях удержания клиентов, так как позволяет компаниям понимать, какие клиенты являются наиболее ценными и как их удержать. Компании могут использовать эту информацию для разработки программ лояльности, предоставления эксклюзивных скидок и бонусов, а также для улучшения качества обслуживания клиентов.
Влияние LTV на развитие бизнеса
Понимание и управление LTV способствует развитию бизнеса, так как позволяет компаниям:
а) Оптимизировать затраты на привлечение новых клиентов, сравнивая стоимость привлечения одного клиента с его пожизненной ценностью.
б) Рассчитывать срок окупаемости маркетинговых кампаний, учитывая среднюю продолжительность сотрудничества с клиентом и его пожизненную ценность.
в) Разрабатывать эффективные стратегии привлечения и удержания клиентов, ориентируясь на наиболее прибыльных клиентов.
г) Улучшать качество обслуживания клиентов, предоставляя им индивидуальные предложения и услуги, соответствующие их потребностям и предпочтениям.
Пожизненная ценность клиента (LTV) является важным показателем для бизнеса, так как она отражает общую прибыль, которую клиент приносит компании в течение всего времени сотрудничества. Управление LTV позволяет компаниям оптимизировать затраты на привлечение клиентов, рассчитывать срок окупаемости маркетинговых кампаний, разрабатывать эффективные стратегии привлечения и удержания клиентов, а также улучшать качество обслуживания клиентов.

1.3 Постановка задачи предсказания пожизненной ценности клиента

Прогнозирование пожизненной ценности клиента (CLV) с использованием машинного обучения – это оценка потенциала работы с конкретным клиентом, а также ценности отдельных сегментов и когорт внутри базы. LTV – это показатель, который отражает общую прибыль, которую клиент приносит компании в течение всего времени сотрудничества с ней [15]. В данном разделе мы рассмотрим постановку задачи предсказания LTV с использованием машинного обучения.
Описание проблемы
Задача предсказания LTV заключается в определении вероятности того, что клиент продолжит совершать покупки у компании в будущем. Это позволяет компаниям принимать обоснованные решения при управлении лояльностью клиентов и разработке стратегий маркетинга.
Используемые данные
Для предсказания LTV используются различные данные о клиентах, такие как демографические характеристики, история покупок, поведение в интернете и другие. Эти данные могут быть собраны из различных источников, таких как CRM-системы, веб-аналитика и социальные сети.

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