Způsoby predikce dlouhodobé hodnoty zákazníka

Martin Pešek

Bachelor's thesis

Methods of prediction Customer Lifetime Value

Abstract:

Bakalářská práce se zabývá způsoby predikce dlouhodobé hodnoty zákazníka. Práce je zaměřena na predikce v non-contractual prostředí s využitím Pareto/NBD a BG/NBD modelů. První část se věnuje konceptu dlouhodobé hodnoty zákazníka, možnostem jejího využití v Řízení vztahu se zákazníky, přínosům vyplývajících z tohoto konceptu a faktorům, které ovlivňují její predikce. Práce se dále zabývá životním cyklem zákazníka, vlivům datové kvality na realizaci predikcí a hodnotou zákazníka. V další části jsou popsány základní předpoklady využití Pareto/NBD a BG/NBD modelů. Je zde popsáno, jaká data jsou nezbytná pro predikce a jaké výstupy tyto modely poskytují. Dále je představen proces predikce CLV a gamma-gamma model pro stanovení průměrné hodnoty transakcí. V následující části práce je aplikována metodika CRISP-DM pro práci s datasetem internetového obchodu. Práce se tak zabývá jednotlivými fázemi metodiky. Podstatnou část tvoří zejména porozumění a příprava dat pro možnost jejich využití k predikcím dlouhodobé hodnoty zákazníka. Dále je proveden odhad parametrů modelů a následně srovnání výsledků predikcí zákaznického chování. Závěrečná část práce se věnuje predikcím dlouhodobé hodnoty zákazníků a hodnoty zákaznické báze. Jsou zde porovnány simulované predikce pro vybrané zákazníky s rozdílným transakčním chováním a vytvořeny segmenty zákazníků podle jejich dlouhodobé hodnoty. Práce tak poskytuje celý proces predikce dlouhodobé hodnoty zákazníků a srovnání Pareto/NBD a BG/NBD modelů s využitím reálných dat.

Abstract:

This bachelor thesis covers methods of predicting customer lifetime value. The thesis is focused on predictions for non-contractual settings with use of Pareto/NBD and BG/NBD models. The first part presents concept of customer lifetime value, possibilities of use in Customer Relationship Management, benefits from application of this concept and factors which have influence on predictions of customer lifetime value. This part of the thesis further covers customer lifecycle, influences of data quality on these predictions and customer value. In the next part there are explained basic assumptions of Pareto/NBD and BG/NBD models. This part further explains about data requirements and which outputs are provided from these models. Following with the explanation of customer lifetime value prediction process and use of gamma-gamma spend model for calculating the average transactions values. In the following part of the thesis CRISP-DM methodology is applied for use of the dataset from electronic retail. The thesis covers phases of this methodology. Main part is dedicated to understanding the data and their preparation for the following predictions of customer lifetime value. Then estimation of parameters is done and subsequently comparison of predicted customer behaviour. The final part covers predictions of customer lifetime value and customer equity. This part is focused on simulation of predictions for selected customers with different transactional behaviour and creating segments of customers depending on their lifetime value. The thesis thus provides the whole process of customer lifetime value prediction and comparison of Pareto/NBD and BG/NBD models with usage of real customer data.

Keywords

Pareto/NBD, non-contractual prostředí, hodnota zákaznické báze, Dlouhodobá hodnota zákazníka, Customer Relationship Management, BG/NBD

Keywords

non-contractual settings, customer equity, Pareto/NBD, Customer Relationship Management, Customer Lifetime Value, BG/NBD

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 30. 3. 2015

Thesis defence

• Date of defence: 23. 6. 2015
• Supervisor: Pavel Jašek
• Reader: Ota Novotný

Vysoká škola ekonomická v Praze

Bachelor programme / field:
Aplikovaná informatika / Informatika