CLV Guía Rápida

Podemos elegir entre una variedad de modelos, dependiendo del tipo de datos y la naturaleza del negocio. Analicemos un ejemplo simple con el modelo Beta-Geo/NBD para datos continuos no contractuales.

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
from pymc_marketing import clv
from pymc_marketing.paths import data_dir

file_path = data_dir / "clv_quickstart.csv"
data = pd.read_csv(file_path)
data["customer_id"] = data.index

beta_geo_model = clv.BetaGeoModel(data=data)

beta_geo_model.fit()

Una vez ajustado, podemos utilizar el modelo para predecir el número de compras futuras para clientes conocidos, la probabilidad de que aún estén vivos y obtener varias visualizaciones graficadas.

Vea la sección Galería de Ejemplo para obtener más información sobre esto.