АНАЛІЗ І МОДЕЛЮВАННЯ ПОВЕДІНКИ КЛІЄНТІВ З ВИКОРИСТАННЯМ БЕТА-РОЗПОДІЛІВ ВЕЙБУЛА

Анотація

Метою статті є узагальнення підходів до управлінських завдань, спрямованих на утримання клієнтів на різних етапах їх життєвого циклу, окреслення методів машинного навчання для прогнозування відтоку клієнтів та застосування різних методів для створення та тестування моделі прогнозу рівня утримання клієнтів. Це зумовлено тим, що ефективна маркетингова стратегія утримання клієнтів нині повинна базуватись на використанні різноманітних джерел даних та методів машинного навчання. Відповідно, маркетингові заходи зі збереження клієнтів сьогодні повинні включати інвестиції в аналітичні інструменти, точність таргетування реклами, оцінку ефективності дій та їх вартості.

У дослідженні використано метод регресійного аналізу на основі різних перетворень даних та ймовірнісний метод з використанням бета-розподілів.

Результати дослідження показали, що прогнозування показника утримання клієнтів за допомогою лінійної регресії на основі перетворених даних дає змогу отримувати хороші результати навіть за невеликої кількості історичних даних. Однак, через відсутність єдиного підходу до трансформації даних у таких моделях для різних груп споживачів, обґрунтовано залучати до аналізу також ймовірнісні методи прогнозування показника утримання клієнтів. Використано бета-геометричний розподіл та бета-дискретний розподіл Вейбула. Моделювання здійснено на основі поділу даних на тренувальні та тестові для забезпечення адекватної перевірки точності моделі. Сформульовано висновок, що навіть володіючи достатньою кількістю історичних даних про поведінку клієнтів, ми не можемо створити універсальну модель, яка буде добре прогнозувати відтік клієнтів у всіх випадках. У кожному конкретному випадку треба враховувати демографічні характеристики групи користувачів, тривалість використання продукту та інші чинники.

Ключові слова: поведінка споживача, оцінювання, регресійний аналіз, показник утримання, бета-геометричний розподіл, бета-дискретний розподіл Вейбула.