Modelli di valore a vita?Qualcuno ha usato JMP per sviluppare modelli di valore a vita? Ho guardato online e non vedo molto sul lato JMP, solo SAS.
Ri: Modelli di valore a vita?In passato, quando mi è stato chiesto riguardo al CLV, ho detto loro che JMP ha le capacità statistiche di costruire un modello CLV (ad esempio, minimi quadrati standard per la previsione dei valori, modelli di sopravvivenza per la regressione e regressione logistica per l'acquisizione), ma JMP non ha una soluzione a pulsante per ...
Come sottolineano Malcolm e Martin, dobbiamo chiedere al cliente attentamente quali tipi di dati hanno raccolto, come definiscono un valore per il cliente e quali variabili considerano utilizzare in questi modelli per prevedere diversi componenti che calcolano il CLV. Non è un compito piccolo sviluppare CLV e distribuirli; tuttavia, se il cliente è un modellatore esperto e ha i dati "giusti" e vorrebbe considerare JMP in sostituzione di SPSS o STATA o migliorare il proprio arsenale, allora abbiamo una possibilità.
Una buona lettura ma richiede una tariffa per scaricare "Modellazione del valore a vita del cliente" http://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/1094670506293810
Ri: Modelli di valore a vita?Sono d'accordo su ciò che ha detto Malcolm. solo poche altre cose da considerare:
Ho avuto poche conversazioni in passato con reparti di clienti esistenti con richieste simili. Non è così facile entrare, dato che molti vorrebbero non creare il modello su se stessi, ma farlo subito dai dati in un cruscotto BI visivo. Se c'è qualcuno che lo creerebbe per loro, è un bel modo per diffondere JMP in altri dipartimenti. Altrimenti ho sentito che l'argomento del cruscotto BI ha messo fuori gioco JMP.
Per quanto riguarda l'esempio, il modello non è cambiato, ma alcuni usano variabili aggiuntive, che aggiungono al modello con la ponderazione.
CLV deve essere trattato con attenzione, in quanto ha spesso alta varianza di previsione. Da un lato è difficile stimare con precisione la durata della relazione con il cliente, dall'altro è ancora più difficile disporre di dati di streaming In / Output rilevanti che potrebbero costituire una solida base per la previsione. Pertanto la maggior parte delle volte si usano valori di esperienza. Le giovani compagnie senza queste informazioni usano regole comuni per i valori di thump. Quindi il modello CLV ha teoricamente buone proprietà ma è difficile da utilizzare praticamente a meno che non ci siano buoni dati relativi alle transazioni (cronologia degli acquisti).
Maggiori informazioni di cui hai bisogno per prenderti cura di te si trovano nel link di Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Customer_lifetime_value
Ri: Modelli di valore a vita?Ecco un esempio che ho creato 10 anni fa quando esploravo le opportunità per vendere JMP in servizi finanziari. Questo non ha avuto molto successo in quanto è al di fuori del nostro mercato principale della scienza e dell'ingegneria:
1) Esegui lo script di sopravvivenza nella tabella Lifetime Value Analysis (2)
2) Fare clic con il pulsante destro del mouse sul profilo delle stime di sopravvivenza nel report di sopravvivenza e creare nella tabella di dati. ciò fornisce la tabella denominata probabilità di sopravvivenza dopo aver eliminato alcune colonne che non sono necessarie.
3) Unire la tabella di probabilità di sopravvivenza risultante con margine mensile per creare la tabella chiamata margine mensile atteso e ricavare la colonna finale in questa tabella moltiplicando la probabilità per margine.
4) Eseguire lo script denominato Lifetime Value (36 mesi) nella tabella risultante per ottenere il riepilogo della tabulazione del lifetime value per segmento di mercato.
Questo è stato un processo abbastanza standard per calcolare il lifetime value 10 anni fa e una ricerca su internet può aiutarti a determinare se questo è ancora il metodo preferito.
Se si tratta di una nuova opportunità di vendita, procederei con cautela. È al di fuori del nostro mercato principale e potrebbe essere una grande attrazione del tuo tempo con una bassa probabilità di recupero.
Migliore,
Malcolm
