Прогнозирование пожизненной ценности клиента в розничной торговле с использованием методов машинного обучения
DOI:
https://doi.org/10.25806/ma-1590Ключевые слова:
пожизненная ценность клиента, LTV, CLV, искусственный интеллект, машинное обучениеАннотация
Пожизненная ценность клиента – показатель, который уже стал одним из основных показателей, отслеживаемых в маркетинговой деятельности. Исследователей интересует не только прибыль, получаемая компанией от клиентов в момент покупки, но и вся прибыль, как уже полученная, так и потенциальная, за весь срок жизни клиента. В работе проводится анализ существующих подходов к определению понятия «пожизненная ценность клиента», формул для ее вычисления; систематизируется практика использования машинного обучения для ее прогнозирования.
Статья опубликована: 30.06.2024
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Маркетинг в России и за рубежом». Все права защищены. Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: ООО "Финпресс".
Условия использования. Полные тексты статей, опубликованных в журнале, распространяются по подписке. Все права защищены. Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU: https://elibrary.ru/contents.asp?titleid=8819
Библиографические ссылки
2. Шет Д.Н., Парватияр А., Синха М. Концептуальные основы маркетинга взаимоотношений: обзор и синтез // Рос. журнал менеджмента. – 2013. – Т. 11. – № 1. – С. 63–94.
3. Global Customer Loyalty Report 2024 // Antavo [Электронный ресурс]. URL: antavo.com/reports/global-customer-loyalty-report-2024/(дата обращения: 25.03.2024).
4. The 8th Edition State of Marketing Report // Salesforce [Электронный ресурс]. URL: salesforce.com/resources/research-reports/state-of-marketing/(дата обращения: 10.03.2024).
5. Исследование в области клиентской аналитики: Развитие и применение методологии LTV в России и СНГ в 2021–2022 // Coffee Analytics [Электронный ресурс]. URL: coffee-analytics.ru/ltv-in-cis (дата обращения: 26.03.2024).
6. Котлер Ф., Келлер К.Л. Маркетинг-менеджмент. Экспресс-курс. – 3-е изд. – СПб.: Питер, 2010.
7. Gupta S. et al. Modeling customer lifetime value // Journal of service research. – 2006. – Vol. 9. – No. 2. – Pp. 139–155.
8. Джеффри М. Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013.
9. Дворяшина М.М. Клиентские активы компании: интерфейс «маркетинг-финансы» // Journal of new economy. – 2017. – № 2 (70). – С. 54.
10. Что такое LTV в маркетинге и как ее считать // Yandex [Электронный ресурс]. URL: yandex.ru/adv/edu/materials/ltv (дата обращения: 04.04.2024).
11. Customer lifetime value: The customer compass // McKinsey [Электронный ресурс]. URL: mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/customer-lifetime-value-the-customer-compass (дата обращения: 02.04.2024).
12. Kumar V., Venkatesan R., Bohling T., Beckmann D. The Power of CLV: Managing Customer Lifetime Value at IBM // Marketing Science. – 2008. – Vol. 27. – No. 4. – Pp. 585–599.
13. Jonker J.J., Piersma N., Van den Poel D. Joint optimization of customer segmentation and marketing policy to maximize long-term profitability // Expert Systems with Applications. – 2004. – Vol. 27. – No. 2. – Pp. 159–168.
14. Chang W., Chang C., Li Q. Customer lifetime value: A review // Social Behavior and Personality: an international journal. – 2012. – Vol. 40. – No. 7. – Pp. 1057–1064.
15. Mulhern F.J. Customer profitability analysis: Measurement, concentration, and research directions // Journal of interactive marketing. – 1999. – Vol. 13. – No. 1. – Pp. 25–40.
16. Ekinci Y. et al. Analysis of customer lifetime value and marketing expenditure decisions through a Markovian-based model // European journal of operational research. – 2014. – Vol. 237. – No. 1. – Pp. 278–288.
17. Karvanen J., Rantanen A., Luoma L. Survey data and Bayesian analysis: a cost-efficient way to estimate customer equity // Quantitative Marketing and Economics. – 2014. – Vol. 12. – Pp. 305–329.
18. Pepe M. et al. Customer lifetime value: A vital marketing/financial concept for businesses // Journal of Business & Economics Research (JBER). – 2012. – Vol. 10. – No. 1. – Pp. 1–10.
19. Rozek J., Karlícek M. Customer Lifetime Value as the 21st Century Marketing Strategy Approach // Central European Business Review. – 2014. – Vol. 3. – No. 2. – P. 28.
20. Gupta S., Lehmann D.R. Customers as assets // Journal of Interactive Marketing. – 2023. – No 17. – Pp. 9–24.
21. Jain D., Singh S.S. Customer lifetime value research in marketing: A review and future directions // Journal of interactive marketing. – 2002. – Vol. 16. – No. 2. – Pp. 34–46.
22. Gupta S., Lehmann D.R., Stuart J.A. Valuing Customers // Journal of Marketing Research. – 2004. – No. 41 (1). – Pp. 7–18.
23. Использование ML для прогнозирования CLTV // Блог компании «Билайн» на платформе «Хабр» [Электронный ресурс]. URL: habr.com/ru/companies/beeline_tech/articles/771246/ (дата обращения: 01.03.2024).
24. Красильников Д.Е. Обзор литературы по корреляционно-регрессионному анализу с момента возникновения по настоящее время // Математика в высшем образовании. – 2010. – № 8. – С. 53.
25. Wu J., Coggeshall S. Foundations of predictive analytics. – Бока-Ратон CRC Press, 2012.
26. Aeron H., Kumar A., Janakiraman M. Application of data mining techniques for customer lifetime value parameters: a review // International Journal of Business Information Systems. – 2010. – Vol. 6. – No. 4. – Pp. 514–529.
27. Chen S. Estimating customer lifetime value using machine learning techniques // Data mining. – IntechOpen, 2018. – Vol. 17.
28. Rathi T., Ravi V. Customer lifetime value measurement using machine learning techniques // Artificial Intelligence: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications. – IGI Global, 2017. – Pp. 3013–3022.
29. Gerde M. Predicting Customer Churn and Customer Lifetime Value (CLV) using Machine Learning (Master’s Theses). – Lund: Lund University, 2023.
30. Chamberlain B.P. et al. Customer lifetime value prediction using embeddings // Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. – 2017. – Pp. 1753–1762.
31. Sun Y. et al. Profitable retail customer identification based on a combined prediction
strategy of customer lifetime value // Midwest Social Sciences Journal. – 2021. – Vol. 24. – No. 1. – P. 10.
32. Kuijt C. Prediction of customer lifetime value in e-commerce fashion retail: дис. – Vrije Universiteit Amsterdam, 2022.
33. Fahim S.F., Khan M.M.I. Customer Lifetime Value Prediction Using The Regression Model // International Research Journal of Modernization in Engineering, Technology and Science. – 2023. – Pp. 3445–3452.
34. Chen P.P. et al. Customer lifetime value in video games using deep learning and parametric models // 2018 IEEE international conference on big data (big data). – N.J.: IEEE, 2018. – Pp. 2134–2140.
35. Все, что Вы хотели знать об LTV, но боялись спросить: расчет, анализ, применение // Coffee Analytics [Электронный ресурс]. URL: coffee-analytics.ru/ltv-book (дата обращения: 25.03.2024).
