ModifiedBetaGeoModel.expected_purchases#

ModifiedBetaGeoModel.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 la muestra.

Adaptado de la ecuación (6) 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]

Batislam, E.P., M. Denizel, A. Filiztekin (2007),

Validación empírica y comparación de modelos para el análisis de la base de clientes,» Revista Internacional de Investigación en Marketing, 24 (3), 201-209. https://works.bepress.com/meltem-denizel/2/download/