Plusieurs techniques numériques existent dans le calcul de la valeur à vie du client, mais nous pouvons calculer CLV de manière fiable uniquement pour les clients qui ont un historique d`achat significatif avec l`entreprise. Mais comment pouvons-nous le calculer pour un client récent? Eh bien, l`analyse prédictive est là pour vous aider. Le but de ce cas d`utilisation de construire un modèle de régression qui peut prédire la valeur de la durée de vie du client pour un client nouveau ou récent, en fonction de ses habitudes d`achat récentes. Selon les hypothèses du modèle, CLV est un multiple de la marge. Le facteur multiplicatif représente la valeur actuelle de la longueur attendue (nombre de périodes) de la relation client. Lorsque la rétention est égale à 0, le client ne sera jamais conservé, et le facteur multiplicatif est zéro. Lorsque la rétention est égale à 1, le client est toujours conservé, et l`entreprise reçoit la marge à perpétuité. La valeur actuelle de la marge à perpétuité s`avère être la marge divisée par le taux d`actualisation. Pour les valeurs de rétention entre les deux, la formule CLV nous indique le multiplicateur approprié.[2]Cela dit, plus votre équation CLV est adaptée à votre secteur spécifique, plus il sera probable qu`il soit précis. Les meilleurs modèles sont très précis.

Il est essentiel de faire ces calculs pour obtenir une réelle compréhension de la valeur de vos clients réellement sont, plus précis vous devenez le plus puissant de votre marketing peut être. Les inconvénients de CLV ne proviennent généralement pas de la modélisation CLV en soi, mais de sa mauvaise application. Il montre une précision de 91%. C`est un excellent modèle pour prédire le CLV. Maintenant, comment puis-je prédire pour les nouveaux clients? Supposons qu`il y ait un nouveau client qui a été avec nous pendant 3 mois. Nous prenons les 3 premiers mois de revenus qu`il nous a donnés, et sur la base de ce que nous construisons ce tableau de toutes les valeurs. Nous avons les 3 premières valeurs de mois, et les 3 prochains mois vont être des zéros. Et nous l`utilisons pour imprimer le CLV. Les modèles de rétention font plusieurs hypothèses simplificatrices et impliquent souvent les intrants suivants: la valeur à vie du client (CLV) est la «valeur actualisée des bénéfices futurs générés par un client». Le mot «profits» comprend ici les coûts et les estimations des revenus, car les deux mesures sont très importantes pour estimer le vrai CLV; Cependant, l`accent de nombreux modèles de CLV est du côté des recettes. La raison en est que les revenus sont plus difficiles à prévoir que le coût, de sorte qu`un modèle est plus nécessaire pour le prédire (et connaître les revenus qu`un client va générer peut informer vos dépenses sur ce client). Ces types de modèles sont souvent appelés «modèles d`équité des clients».

La distribution à vie suit une distribution exponentielle avec la pente μ. La valeur d`attente de cette distribution est 1/μ et correspond à la durée de vie de l`utilisateur. C`est ainsi que nous pouvons construire un modèle de régression linéaire pour le CLV et être en mesure de prédire notre CLV pour nos nouveaux clients. Pour aider à rendre ces concepts très concrets, j`ai créé un référentiel GitHub public qui contient un cahier et un jeu de données de test d`un détaillant en ligne afin de compléter ma webdiffusion O`Reilly. Dans le cahier, vous trouverez les étapes pour former les modèles Pareto/NBD et gamma-gamma et calculer CLV au niveau du client. La série de huit épisodes suit six jeunes modèles aspirants et leurs mères alors qu`ils voyagent à New York City, cabane sous un seul toit et poursuivent leurs rêves de devenir un mannequin. Chaque semaine, Yolanda met les filles et leurs mamans à travers une série de leçons et d`affectations conçues pour non seulement tester leur agilité de modélisation, mais aussi la force de leur relation mère-fille. Avec un prix hebdomadaire de $5 000 sur la ligne à mettre vers leur future carrière, une seule fille sera laissée debout pour gagner un contrat de gestion avec la compagnie de Yolanda et l`occasion potentielle d`être représentée par IMG Models à New York.