고객 생애 가치를 예측할 때는 기존 회귀 모델 방식보다는 다른 특정 가정을 사용하고 있는 모델을 사용해야 한다. lifetimes이라는 패키지를 사용하는 예시를 해보고자 한다. 고객 생애 가치(CLV)는 고객이 인수부터 비즈니스와의 관계가 종료될 때까지 지출할 총금액입니다. 참고 부탁드립니다. 2022.03.17 - [분석 Python/구현 및 자료] - Python) 고객 생애 가치(CLV)에 대해서 알아보기 예측(Prediction)과 Calculation(계산)에 차이는 무엇일까요? CLV를 계산할 때, 오로지 현재 상황을 조사하고 분석만 할 수 있습니다. 그래서 우리는 고객에 새로운 상품을 살 때나 특정한 한계에 도달했을 때 추측할 수가 없습니다. 예측을 통해 우리는 기계 학습을 프로세스에 추가하..

도입부 CLV 또는 LTV로 부르는 ‘고객 생애 가치’는 고객이 비즈니스에 기여한 금전적 가치를 가리키는데, 회사가 얼마나 수익성이 있을지 또는 신규 고객을 확보하기 위해 얼마나 많은 비용을 지출할 수 있는지를 이해하는 데 중요한 지표입니다. 고객생애가치(Customer Lifetime Value (CLV))는 고객이 인수부터 비즈니스와의 관계가 종료될 때까지 지출할 총 금액입니다. 즉 개별 고객이 창출하는 비즈니스 가치를 말해줍니다. 고객 관계(Customer Relationships)가 수익성이 있는지 판별하고자 CLV를 사용합니다. 제품, 마케팅, 광고, 영업 팀은 CLV를 기준으로 수익성을 유지하면서 고객 확보, 참여, 유지에 얼마의 비용을 투여할 것인지 결정합니다. CLV를 계산하려면 몇 가지를..