Lebensdauermodelle?Hat jemand JMP verwendet, um Lifetime Value Models zu entwickeln? Ich habe online gesucht und sehe auf der JMP-Seite nicht viel, nur SAS.
Re: Lebensdauermodelle?In der Vergangenheit, als ich nach CLV gefragt wurde, habe ich ihnen gesagt, dass JMP über die statistischen Möglichkeiten verfügt, ein CLV-Modell zu erstellen (z. B. Standardquadrate für die Vorhersage von Werten, Überlebensmodelle für die Laufzeit und logistische Regression für die Akquisition), JMP jedoch nicht eine knopflösung dafür ...
Malcolm und Martin weisen darauf hin, dass wir den Kunden sorgfältig fragen müssen, welche Art von Daten erlangt hat, wie er einen Kundennutzen definiert und welche Variablen er für diese Modelle in Betracht zieht, um verschiedene Komponenten zu berechnen, die CLV berechnen. Es ist keine kleine Aufgabe, CLV zu entwickeln und einzusetzen. Wenn der Kunde jedoch ein ausgebildeter Modellierer ist und über die "richtigen" Daten verfügt und JMP als Ersatz für SPSS oder STATA oder als Erweiterung seines Arsenals in Betracht ziehen möchte, haben wir eine Chance.
Eine gute Lektüre, aber zum Herunterladen von "Modeling Customer Lifetime Value" ist eine Gebühr erforderlich. http://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/1094670506293810
Re: Lebensdauermodelle?Ich stimme zu, was Malcolm gesagt hat. Nur noch ein paar Dinge zu beachten:
Ich hatte in der Vergangenheit nur wenige Gespräche mit Abteilungen bei bestehenden Kunden mit ähnlichen Anforderungen. Es ist nicht so einfach, dorthin zu gelangen, da viele das Modell nicht an sich selbst erstellen möchten, sondern direkt aus den Daten in einem visuellen BI-Dashboard. Wenn es jemanden gibt, der das für sie erstellt, ist es eine gute Möglichkeit, JMP in anderen Abteilungen zu verbreiten. Ansonsten habe ich gehört, dass das Argument des BI-Dashboards in JMP ausgefallen ist.
In diesem Beispiel hat sich das Modell nicht geändert, aber einige verwenden zusätzliche Variablen, die sie mit Gewichtung zum Modell hinzufügen.
CLV muss sorgfältig behandelt werden, da es oft eine hohe Vorhersagevarianz aufweist. Zum einen ist es schwierig, die Dauer der Kundenbeziehung präzise einzuschätzen, zum anderen ist es noch schwieriger, über relevante In / Output-Streaming-Daten zu verfügen, die als solide Grundlage für die Vorhersage dienen können. Daher nutzt man meistens Erfahrungswerte. Junge Unternehmen ohne diese Informationen verwenden gemeinsame Regeln der Schlagkraft. Das CLV-Modell verfügt also theoretisch über gute Eigenschaften, ist jedoch praktisch nur schwer anwendbar, es sei denn, es liegen gute transaktionsbezogene Daten vor (Kaufhistorie).
Weitere Informationen, die Sie beachten müssen, finden Sie im Wikipedia-Link: https://en.wikipedia.org/wiki/Customer_lifetime_value
Re: Lebensdauermodelle?Hier ist ein Beispiel, das ich vor zehn Jahren erstellt habe, als ich nach Möglichkeiten suchte, JMP für Finanzdienstleistungen zu verkaufen. Dies war nicht sehr erfolgreich, da es außerhalb unseres Kernmarktes Wissenschaft und Technik liegt:
1) Führen Sie das Überlebensskript in der Tabelle Lifetime Value Analysis (2) aus.
2) Klicken Sie im Überlebensbericht mit der rechten Maustaste auf die Gliederung "Schätzungen des Überlebens" und erstellen Sie eine Datentabelle. Dadurch erhält die Tabelle Überlebenswahrscheinlichkeiten nach dem Löschen einiger nicht benötigter Spalten.
3) Verbinden Sie die resultierende Überlebenswahrscheinlichkeitstabelle mit der monatlichen Marge, um die Tabelle mit der Bezeichnung erwartete monatliche Marge zu erstellen und die letzte Spalte in dieser Tabelle durch Multiplizieren der Wahrscheinlichkeit mit der Marge abzuleiten.
4) Führen Sie das Skript Lifetime Value (36 Monate) in der resultierenden Tabelle aus, um die tabellarische Zusammenfassung des Lifetime Value nach Marktsegmenten abzurufen.
Dies war ein ziemlich standardisierter Prozess zur Berechnung des Lebensdauerwerts vor 10 Jahren, und eine Internetsuche kann Ihnen dabei helfen, festzustellen, ob dies immer noch die bevorzugte Methode ist.
Wenn dies eine neue Verkaufschance ist, würde ich vorsichtig vorgehen. Es liegt außerhalb unseres Kernmarktes und könnte einen großen Zeitverlust mit einer geringen Wahrscheinlichkeit der Amortisation bedeuten.
Beste,
Malcolm
