零售银行业中客户生命周期价值的建模
机器学习
2023-04-07 v1 统计金融
摘要
理解客户生命周期价值是培育长期客户关系的关键，然而对其的估计远非易事。在零售银行业，常用方法依赖简单启发式规则，并未利用现代机器学习技术的高预测能力。我们提出一个建模客户生命周期价值的通用框架，可应用于具有长期契约化和以产品为中心的客户关系的行业，零售银行业即为一例。该框架的新颖之处在于支持任意时间跨度和基于产品的倾向模型进行 CLV 预测。我们还详述了该模型在一家英国大型贷款机构生产环境中的实现。在测试中，我们估计相较于一种流行基线方法，样本外 CLV 预测误差改善了 43%。由我们的 CLV 模型导出的倾向模型已用于支撑客户接触营销活动。在测试中，我们发现按投资产品接受倾向排名前 10% 的客户，在下一年接受投资产品的可能性是随机选取客户的 3.2 倍。
引用
@article{arxiv.2304.03038,
title = {Modelling customer lifetime-value in the retail banking industry},
author = {Greig Cowan and Salvatore Mercuri and Raad Khraishi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.03038},
year = {2023}
}