RFM指標と顧客特性に基づくLTV予測モデル
書誌事項
- タイトル別名
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- LTV Prediction Based on RFM and Customer Characteristics
説明
<p>顧客生涯価値（LTV）は顧客評価の重要な指標であり，LTVを正確に予測することができれば，適切なマーケティング活動を通して優良顧客と長期的な関係を築くことが可能となる．非契約型サービスにおけるLTV予測では，Recency, Frequency, Monetaryで構成されるRFM指標が広く用いられている．RFM指標は顧客の購買特性を集約した指標として有用であるが，性別や年代といった顧客自体の特性は考慮していない．本稿では，RFM指標に加えて顧客特性も加味した予測モデルを提案し，RFM指標のみを用いた従来法よりも高い精度でLTV予測が可能なことを示す．</p>
収録刊行物
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- 人工知能学会全国大会論文集
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人工知能学会全国大会論文集 JSAI2019 (0), 2Q1J202-2Q1J202, 2019
一般社団法人 人工知能学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390845713074331904
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- NII論文ID
- 130007658562
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- ISSN
- 27587347
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可
