Кто-нибудь может сказать мне, как сделать моделирование недавних событий, частоты и денежной стоимости (RFM) и моделирование потребительской ценности в R?
Кроме того, кто-нибудь может направить мне немного литературы об этом?
r
references
marketing
Бета
источник
источник
Ответы:
Что касается ссылок, интеллектуальный анализ данных с использованием анализа RFM должен помочь, насколько терминология и дальнейшие ссылки идут.
Одним из самых простых (и популярных) способов моделирования вероятности ответа клиента является использование логистической регрессии с RFM в качестве объясняющих переменных (среди других доступных переменных).
Для моделирования денежной стоимости можно было бы просто регрессировать доход от RFM напрямую (используя простую линейную модель для начинающих), что обычно на удивление хорошо. По моему опыту, более продвинутые / нелинейные модели (такие как Random Forest или Gradient Boosting Machine) работают лучше, чем линейные модели.
Другой популярный подход заключается в построении немного более сложной модели для прогнозирования денежной стоимости на основе двух подмоделей: одна для вероятности ответа (например, с использованием логистической регрессии как функции RFM), а другая для дохода, зависящая от ответа (опять же, это может быть так же просто, как линейная модель RFM). Ожидаемая денежная стоимость является продуктом двух прогнозов.
Если доступны рандомизированные данные испытаний / контроля, то методы, основанные на повышении / повышении нетто , достаточно популярны для моделирования дополнительных преимуществ лечения.
Что касается значения жизненного цикла клиента, см. Моделирование жизненного цикла клиента для обзора и дальнейших ссылок.
Что касается моделирования в R, мне не известны какие-либо "готовые" пакеты для этого типа моделирования. R действительно предоставляет все необходимые строительные блоки для этого (если у вас нет огромного количества данных - в этом случае вам, возможно, придется полагаться на более масштабируемые инструменты)
источник
Не уверен, что вы все еще работаете над моделированием RFM. Здесь ( pdf ) есть статья / виньетка для пакета BTYD в R, которая может быть вам полезна. Вся статья основана на R и имеет 3 различных модели для просмотра. На странице 1, 2.1 Подготовка данных, вы можете увидеть контекст о RFM.
источник