論文の概要: A Meta-learning based Stacked Regression Approach for Customer Lifetime Value Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08502v1
• Date: Mon, 7 Aug 2023 14:22:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-20 16:21:55.125603
• Title: A Meta-learning based Stacked Regression Approach for Customer Lifetime Value Prediction
• Title（参考訳）: メタラーニングに基づく階層回帰手法による顧客寿命価値予測
• Authors: Karan Gadgil, Sukhpal Singh Gill, Ahmed M. Abdelmoniem
• Abstract要約: 顧客ライフタイムバリュー(英:Customer Lifetime Value、CLV)とは、取引/購入の合計金額である。 CLVは、銀行、保険、オンラインエンタテインメント、ゲーム、Eコマースなど、いくつかの異なるビジネスドメインでアプリケーションを見つける。 本稿では,効果的かつ包括的かつシンプルかつ解釈可能なシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6002910014361857
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Companies across the globe are keen on targeting potential high-value customers in an attempt to expand revenue and this could be achieved only by understanding the customers more. Customer Lifetime Value (CLV) is the total monetary value of transactions/purchases made by a customer with the business over an intended period of time and is used as means to estimate future customer interactions. CLV finds application in a number of distinct business domains such as Banking, Insurance, Online-entertainment, Gaming, and E-Commerce. The existing distribution-based and basic (recency, frequency & monetary) based models face a limitation in terms of handling a wide variety of input features. Moreover, the more advanced Deep learning approaches could be superfluous and add an undesirable element of complexity in certain application areas. We, therefore, propose a system which is able to qualify both as effective, and comprehensive yet simple and interpretable. With that in mind, we develop a meta-learning-based stacked regression model which combines the predictions from bagging and boosting models that each is found to perform well individually. Empirical tests have been carried out on an openly available Online Retail dataset to evaluate various models and show the efficacy of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 世界中の企業が収益を上げるために、潜在的に価値の高い顧客をターゲットにすることを熱望しており、これは顧客をもっと理解することによってのみ達成できる。 顧客ライフタイムバリュー(英:Customer Lifetime Value、CLV)は、顧客とビジネスが意図した期間にわたって行う取引/購入の総金銭価値であり、将来の顧客インタラクションを見積もる手段として使用される。 clvは銀行、保険、オンラインエンタテイメント、ゲーム、eコマースなど、さまざまなビジネス領域で応用されている。 既存の分散ベースおよび基本(周波数、周波数、通貨)ベースのモデルは、幅広い入力特徴を扱うという観点で制限に直面している。 さらに、より高度なディープラーニングアプローチは過剰であり、特定のアプリケーション領域に望ましくない複雑さ要素を追加する可能性がある。 そこで我々は,効果的かつ包括的かつシンプルかつ解釈可能なシステムを提案する。 そのことを念頭に置いて,個別に良好に機能する袋詰めモデルとブースティングモデルからの予測を組み合わせた,メタラーニングに基づくスタック型回帰モデルを開発した。 様々なモデルを評価し,提案手法の有効性を示すために,公開可能なオンライン小売データセット上で実証実験を行った。

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