BetaGeoModel.compras_esperadas#

BetaGeoModel.expected_purchases(data=None, *, future_t=None)[fuente]#

Calcule el número esperado de compras futuras a lo largo de future_t períodos de tiempo dado recency, frequency y T para cada cliente.

El parámetro data solo es obligatorio para clientes fuera de muestra.

Adaptado de la ecuación (10) en [1], y la biblioteca heredada lifetimes: CamDavidsonPilon/lifetimes

Parámetros:
future_tint, array_like

Número de períodos de tiempo para predecir las compras esperadas.

datos : DataFrameDataFrame

Dataframe opcional que contiene las siguientes columnas:

  • customer_id: Identificador único del cliente

  • frequency: Número de compras repetidas

  • recency: Tiempo entre la primera y la última compra

  • T: Tiempo entre la primera compra y el final del período de observación; las suposiciones del modelo requieren T >= recencia

Referencias

[1]

Fader, Peter S., Bruce G.S. Hardie y Ka Lok Lee (2005a), «Contando a sus clientes de la manera fácil: Una alternativa al modelo Pareto/NBD,» Marketing Science, 24 (2), 275-84. https://www.brucehardie.com/papers/bgnbd_2004-04-20.pdf