前言

在当今的商业世界中，理解用户的长期价值（LTV）对于企业的成功至关重要。LTV 建模是一种强大的工具，它可以帮助企业预测用户在未来一段时间内为企业带来的收益，从而指导企业的决策，如市场营销策略、客户关系管理等。本文将深入探讨 LTV 长期价值建模的原理、方法和应用。

LTV 的定义与重要性

LTV 是指用户在其生命周期内为企业带来的总价值。它不仅仅包括用户的直接购买行为，还包括用户的推荐、口碑传播等间接价值。理解 LTV 对于企业的重要性不言而喻：

  1. 战略决策：LTV 可以帮助企业制定长期的战略规划，例如确定目标市场、优化产品组合、制定定价策略等。
  2. 市场营销：通过了解不同用户群体的 LTV，企业可以更精准地投放广告、开展促销活动，提高营销效果。
  3. 客户关系管理：LTV 可以帮助企业识别高价值用户，从而提供个性化的服务，提高用户满意度和忠诚度。

LTV 建模的原理

LTV 建模的基本原理是基于用户的历史行为数据，预测用户未来的行为，并计算这些行为带来的收益。具体来说，LTV 建模通常包括以下几个步骤：

  1. 数据收集：收集用户的相关数据，如购买记录、浏览行为、注册信息等。
  2. 用户细分：根据用户的特征和行为，将用户细分为不同的群体，例如新用户、活跃用户、流失用户等。
  3. 行为预测：使用机器学习或统计模型，预测用户未来的行为，如购买频率、购买金额等。
  4. 收益计算：根据用户的预测行为，计算用户未来为企业带来的收益。
  5. 模型评估：使用各种评估指标，如准确率、召回率、F1 值等，评估模型的性能，并进行优化。

LTV 建模的方法

LTV 建模的方法有很多种，以下是一些常见的方法：

  1. 基于统计的方法：使用简单的统计模型，如线性回归、逻辑回归等，预测用户的行为和收益。
  2. 基于机器学习的方法：使用更复杂的机器学习模型，如决策树、随机森林、神经网络等，预测用户的行为和收益。
  3. 基于时间序列的方法：考虑用户行为的时间序列特征，使用时间序列模型，如 ARIMA、SARIMA 等，预测用户的行为和收益。
  4. 基于深度学习的方法：使用深度学习模型，如长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等，预测用户的行为和收益。

以下列举一些常见的LTV建模方法。

ZILN

《A DEEP PROBABILISTIC MODEL FOR CUSTOMER LIFETIME VALUE PREDICTION》总结

这篇论文由Xiaojing Wang等人撰写，提出了一种用于客户终身价值（LTV）预测的深度概率模型，该模型采用了零膨胀对数正态（ZILN）分布来处理LTV预测中的数据挑战，并使用DNN结合ZILN损失进行预测。

  1. 引言

    • 准确预测客户的LTV对于市场营销策略至关重要，能够帮助企业进行客户细分、营销决策和客户关系管理。
    • 传统的BTYD模型家族不适合预测新客户的LTV，而监督回归方法可以利用所有客户级特征进行预测。
    • LTV预测面临数据挑战，包括大量零值标签和高度倾斜的LTV分布，MSE损失不适合处理这些挑战。

  2. 相关工作

    • 许多机器学习方法如随机森林等在预测LTV方面具有优于传统RFM和BTYD模型的性能。
    • 一些研究使用两阶段模型或分解模型来预测LTV，但存在维护复杂的问题。
    • 直接预测LTV的方法更受青睐，如使用LTV作为回归模型的因变量，或采用Box - Cox变换等，但这些方法可能会导致预测偏差。
    • 分位数回归和DNN也被应用于LTV预测，DNN在一些情况下能取得与随机森林相当的性能，且宽深模型在客户流失预测中有更好的表现。

  3. DNN模型与ZILN损失

    • 模型概述：DNN能够处理各种类型的特征，具有灵活性和可扩展性，适合用于LTV预测。
    • ZILN损失：通过ZILN分布的负对数似然推导而来，能够同时学习购买倾向和货币价值，减少工程复杂性，提供完整的预测分布和不确定性量化。
    • 网络结构：DNN的最后一层有三个预激活对数单位，分别确定返回购买概率p、均值μ和标准差σ，中间层共享表示分类和回归两个相关任务。

  4. 评估指标

    • 模型区分能力：使用归一化的基尼系数来衡量模型区分高价值客户和其他客户的能力，它是基于预测排名计算的，不受模型校准误差的影响，类似于AUC，且与80/20规则相关。
    • 模型校准能力：通过绘制预测值的十分位图表来评估模型校准，比较平均预测值和平均标签，同时使用十分位级别的平均绝对百分比误差（MAPE）作为定量指标。

  5. 数据实验

    • 数据集：使用两个公共数据集进行实验，包括Kaggle Acquire Valued Shoppers Challenge数据集和KDD Cup 1998数据集。
    • 实验设置：在Kaggle数据集中，限制实验范围为前20家公司的客户，随机选取80%的客户进行训练，20%进行评估，比较线性和DNN模型以及MSE和ZILN损失的性能，并报告回归和分类任务的结果；在KDD数据集中，固定DNN模型架构，比较ZILN损失和MSE损失的性能。
    • 实验结果：在Kaggle数据集中，ZILN损失在Spearman相关系数、归一化基尼系数和模型校准方面表现优于MSE损失，DNN结合ZILN损失取得了最佳的模型区分能力；在KDD数据集中，ZILN损失在Spearman相关系数、归一化基尼系数和模型校准方面也优于MSE损失，最佳性能的DNN模型结合ZILN损失实现了更高的总利润。

  6. 结论

    • 总结了LTV预测对营销决策的重要性，以及DNN结合ZILN损失在预测新客户LTV方面的优势，包括对LTV标签数据的适应性、量化模型区分能力和评估模型校准的方法。
    • 通过在两个公共数据集上的实验，证明了所提出方法的竞争力。

zero-flat possion regression

ordinal regression

Deep Neural Networks for Rank-Consistent Ordinal Regression Based On Conditional Probabilities

  • https://arxiv.org/pdf/2111.08851

Distill

  • https://arxiv.org/abs/1503.02531

其它

Deconfounding Duration Bias in Watch-time Prediction for Video Recommendation

  • https://arxiv.org/pdf/2206.06003

LTV建模效果评估

序准-Regression AUC

序准-Mutual Gini

值准-MSE\MAE

值准-MAPE

值准-召回率

值准-COPC

LTV 建模的应用

LTV 建模在许多领域都有广泛的应用，以下是一些例子：

  1. 电商行业：电商企业可以使用 LTV 建模来预测用户的购买行为，优化产品推荐，提高用户留存率和转化率。
  2. 金融行业：银行和金融机构可以使用 LTV 建模来评估客户的信用风险，制定个性化的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
  3. 游戏行业：游戏公司可以使用 LTV 建模来预测玩家的付费行为，优化游戏设计，提高玩家的留存率和付费率。
  4. 互联网行业：互联网企业可以使用 LTV 建模来评估用户的价值，优化广告投放，提高用户体验和网站收益。

LTV 建模的挑战与解决方案

LTV 建模虽然强大，但也面临一些挑战，例如数据质量、模型复杂度、实时性等。以下是一些解决方案：

  1. 数据质量：确保数据的准确性、完整性和一致性，对数据进行清洗和预处理，以提高模型的性能。
  2. 模型复杂度：选择合适的模型复杂度，避免过拟合和欠拟合，同时使用正则化、剪枝等技术来简化模型。
  3. 实时性：使用实时数据和在线学习技术，及时更新模型，以适应市场的变化。
  4. 解释性：选择具有良好解释性的模型，以便更好地理解模型的决策过程，从而进行优化和改进。

理论知识

tricky

  • clip截断
  • log1p处理

业界应用

总结

LTV 长期价值建模是一种强大的工具，它可以帮助企业洞察用户价值，制定更有效的战略决策。然而，LTV 建模也面临一些挑战，需要企业在数据质量、模型复杂度、实时性和解释性等方面进行优化和改进。希望本文能够帮助读者更好地理解 LTV 建模的原理、方法和应用，为企业的发展提供有益的参考。