1. Học hỏi
  2. /
  3. Khoa Học
  4. /
  5. Machine Learning cho Marketing với Python

Connected

Bài tập

Tính CLV chi tiết (granular)

Trong tình huống này, bạn sẽ dùng dữ liệu chi tiết hơn ở cấp độ hóa đơn. Cách tiếp cận này sử dụng dữ liệu chi tiết hơn và có thể cho ước tính giá trị vòng đời khách hàng (customer lifetime value) chính xác hơn. Hãy nhớ so sánh kết quả với mô hình CLV cơ bản.

Thư viện pandas và numpy đã được nạp lần lượt dưới dạng pd và np. Bộ dữ liệu online đã được nhập sẵn cho bạn.

Hướng dẫn

100 XP
  • Group by InvoiceNo và tính giá trị trung bình của cột TotalSum.
  • Group by CustomerID và InvoiceMonth rồi tính số trung bình hóa đơn theo tháng duy nhất trên mỗi khách hàng.
  • Đặt lifespan là 36 tháng.
  • Tính CLV chi tiết bằng cách nhân ba chỉ số ở các bước trước.