Tính CLV truyền thống
Bây giờ bạn sẽ tính một trong những mô hình CLV mô tả phổ biến nhất, tính đến tỷ lệ giữ chân (retention) và tỷ lệ rời bỏ (churn). Cách này cho ước tính vững hơn, nhưng đi kèm một số giả định cần được kiểm chứng. Hãy xem lại các slide video trước khi áp dụng phương pháp này cho tình huống của riêng bạn.
Thư viện pandas và numpy đã được nạp lần lượt là pd và np. Bộ dữ liệu online và retention đã được nhập sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning cho Marketing với Python
Hướng dẫn bài tập
- Group theo
CustomerIDvàInvoiceMonthvà tính chi tiêu hàng tháng cho mỗi khách hàng. - Tính tỷ lệ giữ chân trung bình theo tháng.
- Tính tỷ lệ rời bỏ trung bình theo tháng.
- Tính CLV truyền thống bằng cách nhân chi tiêu trung bình hàng tháng với tỷ lệ retention trên churn.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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))