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非合约型客户终身价值的稳健性度量:经典方法与机器学习算法的综合测算研究
外文标题：Robust CLV Measurement in Non-contractual Settings:A Study of CLV Measurement Combining Probability Models and Machine Learning Algorithms
文献类型：期刊
期刊名称：管理评论
年：2019
卷：31
期：4
页码：83-98
ISSN：1003-1952
关键词：客户终身价值 (CLV);Pareto/NBD;BG/NBD;广义可加模型 (GAM);支持向量机 (SVM)
所属部门：商学院；统计学院
链接地址：http://d.oldg.wanfangdata.com.cn/Periodical_glpl201904007.aspx
摘要：客户终身价值 (CLV) 是企业进行客户关系管理的基础, 然而非合约关系下客户终身价值的度量一直是研究的难点.本文重点探讨了以Pareto/NBD和BG/NBD为代表的经典概率模型和以GAM和SVM为代表的机器学习算法在非合约客户终身价值度量中的应用.通过对两个数据集的实证研究, 对比了四种方法的特点和预测能力.研究发现经典概率模型的预测值较为平稳, 适用于描述消费者日常消费规律; GAM则对数据中极端变化的捕捉跟踪能力较强, 适用于预测由于门店促销、线上促销和节假日等带来的不规律的集中消费或延时消费的情况.经典方法和机器学习算法对客户终身价值的预测各有所长, 基于单一方法的预测会有一定偏差, 为得到小偏差和高稳健性的CLV估计, 本文认为基于多方法的综合预测是理想的CLV建模策略.
百度学术：非合约型客户终身价值的稳健性度量:经典方法与机器学习算法的综合测算研究
语言：中文
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