顧客維持に関するモデル.

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1 顧客維持に関するモデル

2 生存関数 期間 t における生存関数 期間 t における維持率

3 生存関数と維持率

4 生存関数とCLV

5 顧客維持のデータ Year %Surviving Regular High End 100 1 63.1 86.9 2 46.8 74.3
100 1 63.1 86.9 2 46.8 74.3 3 38.2 65.3 4 32.6 59.3 5 28.9 55.1 6 26.2 51.7 7 24.1 49.1 8 22.3 9 20.7 44.5 10 19.4 42.7 11 18.3 40.9 12 17.3 39.4

6 顧客維持の散布図

7 線形モデルによる予測

8 ２次関数モデルによる予測

9 指数関数モデルによる予測

10 顧客維持の統計モデル Shifted-beta-geometric model (Fader & Hardie 2007)

11 モデルの諸仮定 １. 各期間における顧客の生存確率は1-qである。顧客の離脱期間Tは幾何 　　分布に従う。

12 モデルの諸仮定 ２. パラメータqは顧客の間にベータ分布に従う。

13 Qの分布 0.5 1 0.5 1 1 0.5 1 0.5

14 Qの分布を考慮したモデル

15 パラメータαとβの推定 最尤推定法 　－＞論文付録を参照

16 Excelを用いたパラメータの推定 　－＞論文付録を参照

17 離脱確率の計算

18 維持率とモデルのパラメータ

19 モデルによる生存率の予測

20 宿題 生存顧客のデータを用いて以下の課題に答えなさい。
　生存顧客のデータを用いて以下の課題に答えなさい。 データの最初の７期目を使って、線形モデル、２次関数モデル、指数関数モデルを当てはめなさい。 データの最初の７期目を使って、 Shifted-beta-geometricモデルのパラメータを推定しなさい。 それぞれのモデルのグラフを書きなさい。 　提出日：６月２３日

21 データ 期間 生存顧客数 1000 1 872 2 746 3 596 4 417 5 356 6 338 7 305 8 281 9 269 10 254 11 239 12 221