客户终身价值建模方法：有益之处与要注意的地方
打造客户终身价值建模方法：利益与注意事项
第三部分：客户生命周期价值技术和实际用例的综合实用指南
欢迎回到我关于客户生命周期价值预测的系列文章，我将其称为“其他教程中遗漏的所有内容”。在第一部分中，我介绍了历史CLV分析的常常被低估的阶段，以及您可以使用这些向后看的信息做些什么。接下来，我提供了大量使用CLV预测的案例，远远超出其他帖子中通常有限的示例。现在，是实用部分的时候了，其中包括我和我的数据科学团队在处理实际数据和客户时学到的一切。
再次，有太多精彩的信息我无法在一篇博文中全部涵盖，否则就变成长篇叙事了。因此，今天我将集中讨论模拟历史CLV的方法，正如第一部分所示，这已经非常有用了。我将介绍愚蠢简单公式、队列分析和RFM方法，包括我发现的每种方法的利弊。下次我也会做相同的介绍，但是针对CLV预测方法。我将通过数据科学家学到的最佳实践来结束整个系列，教您如何正确计算CLV。
<p听起来不错吧？那么让我们开始深入了解历史clv分析方法，以及您需要了解的优势和注意事项。
方法一：愚蠢简单公式
<p也许最简单的公式是基于以下三个元素：客户平均购买金额、购物频率和忠诚时间：
<p例如，如果您的平均客户每次交易花费25欧元，每月进行两次交易，并且忠诚时间为24个月，则您的clv 1200欧元。<p我们还可以通过考虑利润率来稍微复杂化公式。有几种方法可以做到这一点：
愚蠢简单公式V1：带有每个产品利润率
<p在这种情况下，您计算出您库存中所有产品的平均利润率，然后将愚蠢简单公式的结果乘以此数以产生平均客户生命周期利润：
</p在这种情况下，您计算出您库存中所有产品的平均利润率，然后将愚蠢简单公式的结果乘以此数以产生平均客户生命周期利润：</p我们还可以通过考虑利润率来稍微复杂化公式。有几种方法可以做到这一点：
</p也许最简单的公式是基于以下三个元素：客户平均购买金额、购物频率和忠诚时间：</p听起来不错吧？那么让我们开始深入了解历史clv分析方法，以及您需要了解的优势和注意事项。
