Human development index, Decision aid, Probabilistic composition, Education,
This paper studies strategies to access customer lifetime value (CLV). Traditionally, heuristics based on recency, frequency and monetary value variables (RFM) are used to determine the best customers. Here, some forms of directly exploring these parameters to predict CLV are compared to an approach based on fitting a stochastic model. The model employed is a composition of a model for the number of transactions along the residual lifetime and a model for the value spent. New evidence is raised on the effect of aggregating transactions monthly. The data analyzed refer to two years of purchases of a group of customers of the same entrance cohort of a fidelity program cadastre of a supermarkets network in Rio de Janeiro. Using the first year to calibrate and the second year to validate the models, good fit of both models to the series of individual data and coherent CLV predictions are obtained.Keywords: customer lifetime value; knowledge management; marketing; retail; modeling. ResumoEste artigo estuda estratégias para avaliar o valor do tempo de vida do cliente (CLV). Tradicionalmente, heurísticas baseadas em variáveis medindo recência, freqüência e valor monetário (RFM) são utilizadas para determinar os melhores clientes. Aqui, algumas formas de explorar diretamente estes parâmetros para predizer o CLV são comparadas com uma abordagem baseada no ajustamento de um modelo estocástico. O modelo utilizado é uma composição de um modelo para o número de transações ao longo da vida útil residual e um modelo para o valor gasto. Nova evidência é levantada sobre o efeito de agregação das transações mensalmente. Os dados analisados referem-se a dois anos da compras de um grupo de clientes da mesma coorte de ingresso no cadastro de um programa de fidelidade de uma rede de supermercados do Rio de Janeiro. Usando o primeiro ano para calibrar e o segundo ano para validar os modelos, bom ajuste dos dois modelos para as séries de dados individuais e previsões coerentes para o CLV são obtidas.Palavras-chave: valor do tempo de vida do cliente; gestão do conhecimento; marketing, varejo, modelagem.
This paper employs the probabilistic composition of preferences to classify stores by their operational efficiency. Probabilistic composition of preferences is a multicriteria analysis methodology based on the transformation of assessments by multiple attributes into probabilities of choice. The numerical initial measurements provide estimates for location parameters of probability distributions that are compared to measure the preferences. The probabilities of choice according to each attribute separately are aggregated according to probabilistic composition rules. A classification of two sets of stores into five classes is performed.
Институт научной информации по общественным наукам РАН, Центр гуманитарных научно-информационных исследований ИНИОН РАН Редакция Главный редактор: Л.В. Скворцов -д-р филос. наук Заместители главного редактора: Л.Р. Комалова -д-р филол. наук, Г.В. Хлебников -канд. филос. наук Редакционная коллегия: В.З. Демьянков -д-р филол. наук (Россия, Москва); Х.В. Дзуцев -д-р социол. наук (Россия, Владикавказ); Ю.А. Кимелев -д-р филос. наук (Россия, Москва); И.В. Кондаков -д-р филос. наук (Россия, Москва); Т.Н. Красавченкод-р филол. наук (Россия, Москва); В.Е. Лепский -д-р психолог. наук (Россия, Москва); С.И. Масалова -д-р филос. наук (Россия, Ростов-на-Дону); А.Е. Махов -д-р филол. наук (Россия, Москва); Л.И. Мозговой -д-р филос. наук (Украина, Славянск); А.В. Нагорная -д-р филол. наук (Россия, Москва); Н.Т. Пахсарьян -д-р филол. наук (Россия, Москва); Р.К. Потапова -д-р филол. наук (Россия, Москва); В.В. Потапов -д-р филол. наук (Россия, Москва); Э.Б. Яковлева -д-р филол. наук (Россия, Москва); А.М. Гагинский -канд. филос. наук (Россия, Москва); Р.С. Гранин -канд. филос. наук (Россия, Москва); В.Н. Желязкова -д-р филологии (Болгария, София); И.В. Кангро -д-р филологии (Латвия, Рига); М.Ю. Коноваленко -канд. психолог. наук (Россия, Москва); О.В. Кулешова -канд. филол. наук (Россия, Москва); О.А. Матвейчев -канд. филос. наук (Россия, Москва); Е.М. Миронеско-Белова -д-р филологии (Испания, Гранада); Е.В. Соколова -канд. филол. наук (Россия, Москва); П.-Л. Талавера-Ибарра -д-р филологии (США, Остин); Чж. Цзыли -канд. пед. наук (Китай, Шанхай); Е.А. Цургановаканд. филол. наук (Россия, Москва). Ответственные редакторы номера: Л.Р. Комалова -д-р филол. наук; А.В. Нагорная -д-р филол. наук Ответственный секретарь: С.С. Сергеев Журнал «Человек: Образ и сущность. Гуманитарные аспекты» включен в Российский индекс научного цитирования (РИНЦ) Журнал зарегистрирован в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций, свидетельство о регистрации СМИ:
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.