虛擬車間:需求預測生產改善客戶保留
訂閱的擴散模型增加了各行業:直接麵向消費者的品牌的剃須用品和準備食物流媒體服務,家庭健身,汽車保險,甚至汽車。消費者正湧向這些新產品而遠離長期合同,這對於基於訂閱的企業意味著他們必須證明自己的價值,他們的客戶每個月。beplay体育app下载地址從源采集設備用於檢測的頻率和類型的交互,哪個客戶事件信號可能增加生產和更新在不久的將來?你怎麼決定適當的投資來拯救一個高危用戶從大量的風險?
簡而言之,如何使用客戶行為和交互預測生產和保存您的最有價值的客戶?beplay体育app下载地址
在這種虛擬車間,學習如何統一數據分析可以使數據科學、業務分析和工程一起增加客戶生命周期價值和客戶流失預測模型的精度等行業零售、媒體、電信、保險、零售金融服務等。聽到創新肉交付訂閱框ButcherBox如何快速增長,數字品牌是使用客戶數據,如用戶交互和其他數據點,更好地預測現有客戶生命周期價值和飼料下遊供應鏈分析。
這個虛擬車間會給你機會了解:
- 利用生存分析時,可能理解為什麼客戶放棄訂閱服務beplay体育app下载地址
- 預測客戶流失在訂閱生命周期的關鍵階段
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問答
問:你經常更新模型來評估或改善模型?
答:沒有預定義的標準時間更新或重新運行客戶流失預測模型。我們能提供的最好建議就是運行它一樣經常攪動你的商業決策。你每周處理生產,因為每周付款或提供選項的變化嗎?在這種情況下,您將運行這個周。
問:有多少這些生存模型包括多個預測嗎?
答:所有這些模型包括多個預測。考慮所有可能的預測因素,可能提供價值但確保預測堅持考克斯PH值的假設不是時變。強勁的同時,仔細考慮刪除變量共線性,因為這些可能會幹擾模型計算。最後,使用筆記本的統計測試包括識別和移除任何預測貢獻沒有統計價值高於基線。
問:你能詳細說明數據轉換為生存挑戰模式。如果你有大型數據集,你會發現一個挑戰在創建內華達州的圖表類型的數據,但這取決於你建立模型。需要更多的細節數據轉換挑戰
答:生存分析例程期望源數據是在非常特定的格式。在考克斯PH值模型的情況下,預計每個訂閱一個記錄包括訂閱時間(在我們的場景中在天)連同訂閱結束時的狀態持續時間。預測特征與分類然後一個炎熱的轉換特性。
問:是什麼時可能會遇到的困難進行生存分析高頻消費者(雜貨、頻率通常是幾天或一周)?
答:數據工程絕對是最大的挑戰。記住,你想要總結所有這些相互作用到單個記錄進行分析。大量的數據處理,大多數係統無法處理。增加複雜性是你想要的迭代特性提取單記錄。
問:什麼是存活率和之間的區別保留率嗎?或者我們隻是用互換嗎?
答:為了這個研討會並陪同的博文中,我們使用客戶保留和客戶存活率互換:-)
問:你如何處理觀測的數量?例如,第30天注冊可能10 x大於第十天注冊。
通過分層這些,我們可以計算為每個引的統計數據。在kaplan meier曲線的情況下,我們有95%的置信區間為每個這取決於觀測的數量。你可以看到這在之前的訂閱km曲線非常清楚。
HowQ:我們可以使用這些生存模型輸出計算客戶生命周期價值?
答:一旦我們有了一個預測模型,我們可以確定結束日期的時間我們計算CLV和檢索留存比率/生存概率。例如,如果我是計算CLV每年三年,我會抓住保留率在365年,730年和1095年天點。
問:這種方法的實施需要多長時間(整個體係結構)?
這取決於您的組織。如果你有可用的數據你可以部署我們的筆記本和連接在幾天你的數據。我們通常與客戶做poc的代碼,它從不超過2周。beplay体育app下载地址
問:你的模型被認為是季節性因素呢?
答:有機器學習模型對CLV考慮季節性,但總的來說我非常仔細地檢查我想預測當季節性成為考慮。通常,當我們開始看季節性我們試圖做更準確的收入比CLV的投影。