け日記

最近はPythonでいろいろやってます

マーケティング

Python: lifetimesで顧客のトランザクション数を予測する

前回紹介したBG/NBDなど、顧客の未来のライフタイムバリュー (ここではトランザクション数) を予測するモデルを、簡単に利用できるPythonパッケージ lifetimes を紹介します。 lifetimes lifetimesは、顧客の未来のトランザクションを計算するためためのパッ…

ライフタイムバリューを予測する (BG/NBDモデル)

今回は、顧客のライフタイムバリューを予測する方法の1つとして、BG/NBDモデルを紹介します。 モチベーション 顧客のライフタイムバリューを予測できると、その顧客に対してどれだけ投資して良いかがわかります。ここで言う投資は、クーポンやポイントなどの…

Uplift modelingで施策が効く人を見極める

最近はお仕事でマーケティングに関わることが多いです。そんな中で、施策が効く人はどんな人?ということを特定・予測する方法を調べており、その過程で見つけたUplift modelingについてまとめました。 Uplift modeling Uplift modelingは、施策の真の効果を…

Python: 回帰モデルで市場反応分析

これまで緑本などで学んできた統計モデルを、マーケティングに応用するための勉強を行っています。 今回は市場反応分析を線形回帰モデルとポアソン回帰モデルで行います。 市場反応分析に関する理論や使用するデータは、マーケティングの統計モデル (統計解…