ShiftedBetaGeoModel.expected_retention_rate

ShiftedBetaGeoModel.expected_retention_rate(data=None, *, future_t=None)

Compute expected retention rate for each customer.

Este es el porcentaje de clientes que estaban activos en el período anterior y que aún están activos en el período actual. Se espera que las tasas de retención aumenten con el tiempo.

El parámetro data solo es necesario para clientes fuera de la muestra.

Adaptado de la ecuación (8) en [1].

Parameters:

future_tint, array_like

Número de períodos de tiempo en el futuro para predecir la tasa de retención.

dataDataFrame

Optional dataframe containing the following columns: * customer_id: Unique customer identifier * T: Number of time periods customer has been active * cohort: Customer cohort label * Covariate columns specified in dropout_covariate_cols (if using covariates)

References

[1]

Fader, P. S., & Hardie, B. G. (2007). «How to project customer retention.» Journal of Interactive Marketing, 21(1), 76-90. https://faculty.wharton.upenn.edu/wp-content/uploads/2012/04/Fader_hardie_jim_07.pdf