顧客終身價值（CLV）基本概念

Python 的行銷機器學習

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

什麼是 CLV？

  • 衡量顧客價值
  • 可為歷史或預測值
  • 多種方法，依商業型態而定
  • 有些用公式，有些用預測與分佈
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歷史 CLV

  • 將過去所有交易的營收加總
  • 乘上利潤率
  • 或者：若可得，直接加總過去所有交易的利潤
  • 挑戰 1：未納入客戶年資、留存與流失
  • 挑戰 2：未納入新客與其未來營收

歷史 CLV

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基本 CLV 公式

  • 平均營收乘以利潤率，得到平均利潤
  • 再乘以平均客戶生命周期

基本 CLV

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細緻版 CLV 公式

  • 平均單次營收 × 平均購買頻率 × 利潤率
  • 再乘以平均客戶生命周期
  • 同時考量每筆交易平均營收與每期平均頻率

更細緻的 CLV

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傳統 CLV 公式

  • 平均營收乘以利潤率
  • 將平均利潤乘上留存與流失比率
  • 流失可由留存推得，等於 1 減留存率
  • 納入忠誠度，最常見的方法

傳統 CLV

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交易資料集介紹

  • 線上零售資料集
  • 含交易金額、數量等欄位

線上零售

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同批次（Cohorts）資料集介紹

  • 源自線上零售資料集
  • 指定獲客月份
  • 以樞紐分析表呈現獲客後各月的客戶數
  • 用來計算留存率

同批次計數

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計算月留存率

使用第 1 個月的值計算各同批次規模

cohort_sizes = cohort_counts.iloc[:,0]

將每月活躍人數除以初始規模求留存，並推得流失

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

以熱度圖繪製留存值

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

留存表

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一起來計算一些 CLV 指標！

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