Geleneksel CLV’yi hesapla
Şimdi, retention ve churn oranlarını dikkate alan, en popüler tanımlayıcı CLV modellerinden birini hesaplayacaksın. Bu yaklaşım daha sağlam bir tahmin sunar, ancak doğrulanması gereken bazı varsayımlar içerir. Bu yöntemi kendi kullanım durumuna uygulamadan önce video slaytlarını mutlaka gözden geçir.
pandas ve numpy kütüphaneleri sırasıyla pd ve np olarak yüklendi. online ve retention veri kümeleri senin için içe aktarıldı.
Bu egzersiz
Python ile Pazarlama için Machine Learning
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
CustomerIDveInvoiceMonthile grupla ve müşteri başına aylık harcamayı hesapla.- Ortalama aylık retention oranını hesapla.
- Ortalama aylık churn oranını hesapla.
- Geleneksel CLV’yi, aylık ortalama harcamayı retention/churn oranı ile çarparak hesapla.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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))