用户终身价值利用xgboost进行LTV预测_Python机器学习会员数据化运营-CSDN在线视频培训

Python数据化用户运营日常

用户终身价值利用xgboost进行LTV预测

课时介绍

在对用户进行细分的时候需要衡量用户的一个重要指标就是用户生命周期价值。不管是什么投入最终的目的是为了盈利，当然如何识别正确的用户周期价值就至关重要了。

其中用户的终身价值计算就非常容易。可以通过一个时间窗口期，即具体的时间可以是年，可以是月，也可以是日计算，通过【收入-成本】的方式即可得到，这样就获得了历史生命周期价值。

基于此构建了用户的基础数据那么就可以根据此预测用户的终身价值。

课程介绍

会员数据化运营几乎是所有企业的必备运营工作，企业要生存必须要有会员(客户)，无论企业处于发展周期的哪个阶段、企业规模如何、企业性质如何都是如此。

通过Python结合数据分析方法以及算法模型可以辅助于客户关系管理（CRM），可以用来解决以下几方面问题：

1.分析有价值会员的生命周期状态。

2.通过机器学习分析会员的核心诉求信息。

3.利用算法进行会员的转化习惯和路径分析。

4.通过机器学习方法计算会员的价值。

5.如果利用现有数据扩大市场覆盖、获得更多的新会员？

6.如何通过营销手段更好的维系老会员，防止用户流失。

7.通过数据分析应该如何制定会员管理策略（包括行为管理、体验管理、增值服务、信息管理、营销管理、客户关怀等）。