Главная/ Блог / Как предсказать LTV клиента с помощью машинного обучения и Python

Как предсказать LTV клиента с помощью машинного обучения и Python

23.02.2024

Процесс развития бизнеса многоаспектный и требует внимания на каждом этапе. Среди обязательных условий ведения прибыльной деятельности – наличие мобильного приложения, изучение потребностей целевой аудитории и построение эффективной рекламной кампании на основе предпочтений ЦА. Первую задачу можно решить следующими способами: получить доступ к Google console Developer или платформе разработчиков софта для iOS либо воспользоваться услугами сторонних специалистов (это может быть фрилансер или специализированное диджитал-агентство). Создать Developer Account Apple удается не всегда, в частности, сложности возникают у пользователей из России. Если один раз не получилось, или не хотите тратить время, то можно получить готовый профиль нужного типа, который уже прошел верификацию и оплачен на год вперед. На сайте Nova.Shop сделку удастся заключить выгодно и быстро. Как только будет доступ к учетной записи, можно приступать к работе над софтом.

Мониторинг болей ЦА позволяет четко понимать, что нужно вашим заказчикам, и давать им это до того, как они уйдут к конкурентам. Проводить исследование нужно не только на начальном этапе, когда при помощи Apple, Google или Developer Huawei console создали приложение, а также наладили работу веб-сайта, но и во время дальнейшей коммерческой деятельности. Не меньше внимания следует уделять расчету Lifetime Value – показателю, который отображает вероятную прибыль от конкретного клиента. В данном обзоре разберемся, как с помощью Python и машинного обучения добиться точных и быстрых результатов при определении данного параметра за тот или иной период, а также для чего нужно знать LTV.

Кому и зачем нужно просчитывать LTV?

Любому, кто разрабатывает приложение для бизнеса и публикует его с помощью Apple Developer certificate для увеличения продаж, есть смысл разобраться в механизме определения ценности отдельных заказчиков. По крайней мере, если он сам ведет коммерческую деятельность и не привлекает сторонних специалистов. Основная цель прогнозирования – достижение максимального внимания со стороны ЦА к вашему бренду. Освоить схему применения машинного обучения и Python для определения LTV однозначно нужно для:

обеспечения максимальной удовлетворенности клиентов за счет изучения информации об их предпочтениях;
выделения категорий услуг или товаров, на которые человек потратит больше всего денежных средств;
более четкой сегментации покупателей за счет дополнительного измерения в базе данных;
своевременного принятия мер для оптимизации коммерческой деятельности.

Безусловно, самостоятельно делать расчеты сложнее, чем стать Apple Developer и опубликовать в официальном магазине мобильное приложение, но это весьма полезный навык, который позволяет осуществлять грамотное стратегическое планирование и рационально использовать бюджет на рекламу.

Порядок действий для прогнозирования ценности пользователей

В самом начале необходимо собрать и соединить в одну базу данные о клиентах, а именно – сумму совершаемых транзакций, дату и время сделки, а также персональный идентификатор. Можно добавлять другие категории операций.
Следующий этап – трансформация собранных сведений в специальные функции за счет применения RFM. Эта методика дает осмысленную количественную оценку, в частности, узнать, как давно была совершена последняя покупка, как часто человек делает заказы и на какую сумму. Также производится расчет средней суммы чека. Для удобства дальнейшей работы есть смысл провести разделение на текущий и будущий период. Прогнозировать можно на месяц, квартал, год и т.д., нужно только ввести отсечку между наблюдаемым отрезком времени и дальнейшим периодом. Цель заключается в том, чтобы за счет рекурсивного метода провести вычисление функций, позволяющих модели отслеживать изменения поведения заказчиков в разные временные промежутки.
Когда необходимые данные получены и систематизированы, наступает момент выбора оптимальной модели для последующего принятия верных управленческих решений. Лучше для этого использовать Random Forest Regressor – этот инструмент простой в применении и дает достаточно точные результаты.

Описанная инструкция незаменима для маркетологов и ТОП-менеджеров, но также её может использовать Apple Store Developer, который расширяет знания и повышает квалификацию. Например, результаты анализа можно применять, чтобы вносить изменения в функционал приложения компании, отправлять подходящие пользователю спецпредложения и push-сообщения. При управлении софтом Developer iOS должен помнить о лимите подписки. Раз в год следует платить 99 долларов за пользование платформой (или 299 долларов, если участник Apple Developer Enterprise program), иначе основная часть функций будет заблокирована. Если возникают затруднения с оплатой, прохождением проверки безопасности, получением персонального идентификатора, или вы просто не знаете, как зарегистрировать аккаунт разработчика Apple, обращайтесь к нашим специалистам.