전통적인 CLV 계산하기

이제 유지율과 이탈률을 반영하는 가장 널리 쓰이는 서술적 CLV 모델 중 하나를 계산해 볼까요? 이 방법은 더 견고한 추정치를 제공하지만, 검증해야 할 몇 가지 가정이 있어요. 이 방법을 실제 사례에 적용하기 전에 영상 슬라이드를 꼭 복습하세요.

pandas와 numpy 라이브러리는 각각 pd, np로 로드되어 있어요. online과 retention 데이터셋도 미리 불러와 두었습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 마케팅용 Machine Learning

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연습 안내

CustomerID와 InvoiceMonth로 그룹화하고 고객별 월간 지출을 계산하세요.
월간 평균 유지율을 계산하세요.
월간 평균 이탈률을 계산하세요.
월간 평균 지출에 유지율 대비 이탈률 비율을 곱해 전통적인 CLV를 계산하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Calculate monthly spend per customer
monthly_revenue = online.___(['CustomerID','InvoiceMonth'])['___'].sum().mean()

# Calculate average monthly retention rate
retention_rate = retention.iloc[:,1:].mean().mean()

# Calculate average monthly churn rate
churn_rate = 1 - ___

# Calculate traditional CLV 
clv_traditional = monthly_revenue * (___ / churn_rate)

# Print traditional CLV and the retention rate values
print('Average traditional CLV is {:.1f} USD at {:.1f} % retention_rate'.format(clv_traditional, retention_rate*100))

코드 편집 및 실행