非合約型客戶終身價值的穩健性度量:經典方法與機器學習算法的綜合測算研究

作者：成棟,孫瑩璐,薛薇

摘要：客戶終身價值(CLV)是企業進行客戶關系管理的基礎,然而非合約關系下客戶終身價值的度量一直是研究的難點。本文重點探討了以Pareto/NBD和BG/NBD為代表的經典概率模型和以GAM和SVM為代表的機器學習算法在非合約客戶終身價值度量中的應用。通過對兩個數據集的實證研究,對比了四種方法的特點和預測能力。研究發現經典概率模型的預測值較為平穩,適用于描述消費者日常消費規律;GAM則對數據中極端變化的捕捉跟蹤能力較強,適用于預測由于門店促銷、線上促銷和節假日等帶來的不規律的集中消費或延時消費的情況。經典方法和機器學習算法對客戶終身價值的預測各有所長,基于單一方法的預測會有一定偏差,為得到小偏差和高穩健性的CLV估計,本文認為基于多方法的綜合預測是理想的CLV建模策略。

發文機構：中國人民大學商學院 中國人民大學應用統計科學研究中心 中國人民大學統計學院

關鍵詞：客戶終身價值(CLV)Pareto/NBDBG/NBD廣義可加模型(GAM)支持向量機(SVM)customer lifetime value(CLV)Pareto/NBDBG/NBDgeneralized additive model(GAM)support vector machine(SVM)

分類號： F272[經濟管理—企業管理][經濟管理—國民經濟]