Evaluating user segments for predicting Customer Lifetime Value
Resumo
O Customer Lifetime Value (CLV) é fundamental para as operações comerciais, oferecendo uma compreensão abrangente do valor do cliente ao longo do tempo. Este estudo busca avaliar o impacto da segmentação dos clientes na previsão do CLV, utilizando modelos de aprendizado de máquina estabelecidos na literatura para estimar o número de transações e o valor monetário médio em três conjuntos de dados distintos. Foi feita uma análise comparativa dos valores relativos ao número de transações e ao valor médio monetário em dois cenários distintos: um em que o modelo é treinado exclusivamente com as características de cada segmento e outro em que é treinado com todos os dados. Os resultados obtidos revelam que a segmentação de clientes pode melhorar a precisão das previsões, e que a escolha entre segmentar os clientes e treinamento com todos os dados deve ser baseada nas características específicas do conjunto de dados e na natureza dos mesmos.
Palavras-chave:
CLV, LTV, Aprendizado de Máquina
Referências
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Publicado
17/11/2024
Como Citar
RODRIGUES, Victória C. S.; RAMOS, João M.; SILVA, Fabrício A.; AYLON, Linnyer B. R..
Evaluating user segments for predicting Customer Lifetime Value. In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL (ENIAC), 21. , 2024, Belém/PA.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2024
.
p. 529-540.
ISSN 2763-9061.
DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2024.245073.