Predição do Valor do Cliente ao Longo da Vida com Base em Aprendizado de Máquina Usando Comportamento de Compra e Avaliações de Clientes

Para as empresas que buscam entender melhor o comportamento do consumidor e aprimorar seus processos de tomada de decisão, a análise de clientes tornou-se um componente crucial. Prever o Valor do Cliente ao Longo da Vida (CLTV), que ajuda os negócios a estimar o valor de longo prazo dos consumidores com base em seus padrões de compra e níveis de engajamento, é um dos componentes mais críticos da análise de clientes. Este estudo sugere um método baseado em aprendizado de máquina para avaliar dados do consumidor e prever o CLTV com base em padrões de compra passados, avaliações de clientes e características demográficas. A frequência de compra, valor médio do pedido, gastos totais, dias desde a última compra, nível de satisfação e tipo de associação são apenas alguns dos parâmetros incluídos nas informações. Para encontrar correlações entre essas variáveis e o valor do cliente ao longo da vida, um modelo de regressão linear é utilizado. Para avaliar o desempenho preditivo do modelo, o conjunto de dados é dividido em conjuntos de treinamento e teste. A eficácia do aprendizado de máquina na previsão do valor do cliente é demonstrada pelos resultados experimentais, que revelam que o modelo sugerido alcança boas capacidades preditivas com uma pontuação R2 de 0,83. As empresas podem inserir dados dos clientes no sistema, que é construído como uma aplicação baseada na web, para receber previsões de CLTV em tempo real. Este método pode ajudar as empresas a tomar decisões comerciais baseadas em dados, otimizar iniciativas de marketing e aprimorar estratégias de retenção de clientes.