Customer Lifetime Value (CLV) मूल बातें

Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

CLV क्या है?

ग्राहक वैल्यू का मापन
ऐतिहासिक या पूर्वानुमानित हो सकता है
कई तरीके, बिज़नेस के प्रकार पर निर्भर
कुछ तरीकों में फॉर्मूला है, कुछ predictive और distribution आधारित

Historical CLV

सभी पिछली ट्रांज़ैक्शनों का revenue जोड़ें
उसे profit margin से गुणा करें
वैकल्पिक: यदि उपलब्ध हो, तो सभी पिछली ट्रांज़ैक्शनों का profit जोड़ें
चुनौती 1 - tenure, retention और churn का हिसाब नहीं रखता
चुनौती 2 - नए ग्राहकों और उनके भविष्य के revenue का हिसाब नहीं रखता

Historical CLV

Basic CLV फॉर्मूला

औसत revenue को profit margin से गुणा करें और औसत profit पाएँ
इसे औसत customer lifespan से गुणा करें

Basic CLV

Granular CLV फॉर्मूला

प्रति खरीद औसत revenue को औसत frequency और profit margin से गुणा करें
इसे औसत customer lifespan से गुणा करें
प्रति ट्रांज़ैक्शन औसत revenue और प्रति अवधि औसत frequency, दोनों का हिसाब रखता है

Granular CLV

Traditional CLV फॉर्मूला

औसत revenue को profit margin से गुणा करें
औसत profit को retention से churn रेट के अनुपात से गुणा करें
churn, retention से निकलेगा और 1 माइनस retention रेट के बराबर होगा
ग्राहक loyalty का हिसाब रखता है, सबसे लोकप्रिय तरीका

Traditional CLV

Transactions डेटासेट का परिचय

Online retail डेटासेट
खर्च, quantity और अन्य वैल्यू वाली ट्रांज़ैक्शनें

Online Retail

Cohorts डेटासेट का परिचय

online retail डेटासेट से व्युत्पन्न
acquisition month असाइन किया गया
acquisition के बाद के महीनों में customer counts की pivot table
इसका उपयोग retention rate निकालने के लिए करेंगे

Cohort counts

मासिक retention की गणना करें

पहले महीने के मान लेकर cohort sizes निकालें

cohort_sizes = cohort_counts.iloc[:,0]

मासिक active users को उनकी initial sizes से भाग देकर retention निकालें और churn निकालेँ

retention = cohort_counts.divide(cohort_sizes, axis=0)
churn = 1 - retention

Retention वैल्यूज़ को heatmap में plot करें

sns.heatmap(retention, annot=True, vmin=0, vmax=0.5, cmap="YlGn")

Retention टेबल

Retention table

आइए कुछ CLV मेट्रिक्स निकालें!

Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग

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