Обчисліть традиційний CLV
Тепер ви обчислите одну з найпопулярніших описових моделей CLV, яка враховує показники утримання та відтоку. Це дає більш надійну оцінку, але має певні припущення, які потрібно перевірити. Обов'язково перегляньте слайди з відео, перш ніж застосовувати цей метод до власного кейсу.
Бібліотеки pandas і numpy вже завантажено як pd та np відповідно. Набори даних online і retention імпортовано для вас.
Ця вправа є частиною курсу
Machine Learning для маркетингу в Python
Інструкції до вправи
- Згрупуйте за
CustomerIDіInvoiceMonthта обчисліть щомісячні витрати на одного клієнта. - Обчисліть середній щомісячний показник утримання.
- Обчисліть середній щомісячний показник відтоку.
- Обчисліть традиційний CLV, помноживши середні щомісячні витрати на співвідношення утримання до відтоку.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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))