¿Modelos de valor de por vida?¿Alguien ha usado JMP para desarrollar modelos de valor de por vida? He mirado en línea y no veo mucho en el lado de JMP, solo SAS.
Re: Lifetime Value Models?En el pasado, cuando me preguntaron sobre el CLV, les dije que JMP tiene la capacidad estadística de crear un modelo de CLV (por ejemplo, mínimos cuadrados estándar para valores de predicción, modelos de supervivencia para la tenencia y regresión logística para adquisición), pero JMP no tiene una solución de botón para eso ...
Como señalan Malcolm y Martin, debemos preguntarle al cliente con atención qué tipo de datos han recopilado, cómo definen el valor de un cliente y qué variables consideran usar en estos modelos para predecir los diferentes componentes que calculan el CLV. No es una tarea pequeña desarrollar CLV e implementarlos; sin embargo, si el cliente es un modelador capacitado, tiene los datos "correctos" y le gustaría considerar JMP para reemplazar SPSS o STATA o mejorar su arsenal, entonces tenemos una oportunidad.
Una buena lectura, pero requiere una tarifa para descargar "Modelar el valor de la vida útil del cliente" http://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/1094670506293810
Re: Lifetime Value Models?Estoy de acuerdo con lo que dijo Malcolm. sólo algunas cosas más a considerar:
Tuve pocas conversaciones en el pasado con departamentos en clientes existentes con solicitudes similares. No es tan fácil entrar allí, ya que a muchos no les gustaría crear el modelo por sí mismos, sino que pueden obtenerlo de inmediato desde los datos en un panel de BI visual. Si hay alguien que crearía eso para ellos, es una buena manera de distribuir JMP en otros departamentos. De lo contrario, he escuchado que el argumento del panel de BI ha eliminado a JMP.
Con respecto al ejemplo, el modelo no ha cambiado, pero algunos usan variables adicionales, que se agregan al modelo con ponderación.
El CLV debe tratarse con cuidado, ya que a menudo tiene una varianza de predicción alta. Por un lado, es difícil estimar con precisión la duración de la relación con el cliente, por otro lado, es aún más difícil tener datos relevantes de transmisión In / Output que puedan actuar como una base sólida para la predicción. Por lo tanto la mayoría del tiempo uno usa valores de experiencia. Las empresas jóvenes sin esa información usan reglas comunes de valores. Por lo tanto, el modelo CLV en teoría tiene buenas propiedades, pero es difícil de usar en la práctica a menos que haya buenos datos relacionados con las transacciones (historial de compras).
Más información que debes cuidar, la encontrarás en el enlace de wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Customer_lifetime_value
Re: Lifetime Value Models?Este es un ejemplo que creé hace 10 años cuando exploraba oportunidades para vender JMP a servicios financieros. Esto no fue muy exitoso, ya que está fuera de nuestro mercado principal de ciencia e ingeniería:
1) Ejecute el script de supervivencia en la tabla Análisis de valor de vida útil (2)
2) Haga clic con el botón derecho del mouse sobre el esquema de Estimaciones de supervivencia en el informe de supervivencia y conviértalo en la tabla de datos. esto proporciona la tabla llamada probabilidades de supervivencia después de eliminar algunas columnas que no son necesarias.
3) Unir la tabla de probabilidades de supervivencia resultante con un margen mensual para crear la tabla llamada margen mensual esperado y derivar la columna final de esta tabla multiplicando la probabilidad por el margen.
4) Ejecute el script llamado Lifetime Value (36 meses) en la tabla resultante para obtener el resumen de tabulación del valor de por vida por segmento de mercado.
Este fue un proceso bastante estándar para calcular el valor de por vida hace 10 años y una búsqueda en Internet puede ayudarlo a determinar si este sigue siendo el método preferido.
Si esta es una nueva oportunidad de venta, procedería con cautela. Está fuera de nuestro mercado principal y podría ser un gran atractivo de su tiempo con una baja probabilidad de reembolso.
Mejor,
Malcolm
