Modeling the Switching MatrixThus,

Modeling the Switching Matrix
Thus, the modeling of CLV requires modeling of the switch- ing matrix for each individual customer. Using individual- level data from a cross-sectional sample of customers, com- bined with purchase (or purchase intention) data, we model each customer’s switching matrix and estimate model para- meters that enable the modeling of CLV at the individual customer level.

The utility model. In addition to the individual-specific customer-equity driver ratings, we also include the effect of brand inertia, which has been shown to be a useful predic- tive factor in multinomial logit choice models (Guadagni and Little 1983). The utility formulation can be conceptual- ized as

(1) Utility = inertia + impact of drivers.

To make this more explicit, Uijk is the utility of brand k to individual i, who most recently purchased brand j. The dummy variable LASTijk is equal to one if j = k and is equal to zero otherwise; X is a row vector of drivers. We then model

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โมเดลเมทริกซ์สลับ
ดัง โมเดลของส์ต้องสร้างโมเดลของเมทริกซ์สลับ-ing สำหรับลูกค้าเฉพาะแต่ละงาน ใช้ข้อมูลแต่ละระดับจากตัวอย่างเหลวของลูกค้า com-bined กับซื้อ (ซื้อ หรือเจตนา) ข้อมูล เรารุ่นของลูกค้าแต่ละรายเปลี่ยนเมตริกซ์และประเมินรุ่นพาราเมตรที่เปิดใช้งานการสร้างโมเดลของส์ที่ลูกค้าแต่ละระดับ

อรรถประโยชน์แบบนั้น นอกจากการจัดอันดับบุคคลเฉพาะลูกค้าส่วนควบคุม เรายังรวมผลของแรงเฉื่อยแบรนด์ ซึ่งจะเป็นปัจจัยเป็นประโยชน์ predic-tive ใน logit ก็ตาม เลือกโมเดล (Guadagni และ 1983 น้อย) กำหนดอรรถประโยชน์สามารถ as

(1) ized แนวคิดอรรถประโยชน์ =ผลกระทบแรงเฉื่อยของไดรเวอร์

ให้นี้ชัดเจนมากขึ้น Uijk คือ โปรแกรมอรรถประโยชน์ของแบรนด์ k เพื่อบุคคลฉัน คนล่าสุด ซื้อแบรนด์เจ LASTijk ตัวแปรกระพริบจะเท่ากับถ้า j = k และมีค่าเท่ากับศูนย์อื่น X คือ เวกเตอร์แถวของโปรแกรมควบคุม เราแล้วรุ่น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การสร้างแบบจำลองเมทริกซ์สลับ
ดังนั้นการสร้างแบบจำลองของ CLV ต้องมีการสร้างแบบจำลองของเมทริกซ์ไอเอ็นจี SWITCH- ลูกค้าแต่ละราย โดยใช้ข้อมูลระดับ individual- จากตัวอย่างหน้าตัดของลูกค้าซึ่งแบ่งการซื้อ (หรือความตั้งใจซื้อ) ข้อมูลเราแบบของลูกค้าแต่ละเมทริกซ์สลับและรูปแบบการประมาณการเมตรทัศน์ที่ช่วยให้การสร้างแบบจำลองของ CLV ในระดับของลูกค้าแต่ละบุคคลแบบอรรถประโยชน์ นอกจากนี้ให้กับลูกค้าเป็นทุนการจัดอันดับคนขับรถแต่ละเฉพาะเรายังรวมถึงผลกระทบของแรงเฉื่อยแบรนด์ที่ได้รับการแสดงให้เห็นว่าเป็นปัจจัยที่มีประโยชน์ในการคาดการณ์ว่าจะเชิงพหุนามแบบทางเลือกโลจิต (Guadagni และลิตเติ้ล 1983) สูตรยูทิลิตี้สามารถ conceptual- ized เป็น(1) ยูทิลิตี้ = ความเฉื่อย + ผลกระทบของไดรเวอร์ในการทำเรื่องนี้ให้ชัดเจนมากขึ้น Uijk เป็นโปรแกรมของแบรนด์ k ที่ฉันบุคคลที่ส่วนใหญ่เพิ่งซื้อแบรนด์เจ LASTijk ตัวแปรมีค่าเท่ากับหนึ่งถ้า J = k และมีค่าเท่ากับศูนย์อื่น; X เป็นเวกเตอร์แถวของไดรเวอร์ แล้วเราแบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การใช้เมทริกซ์
ดังนั้น แบบจำลองของ CLV ต้องการแบบจำลองของสวิตช์ - ing เมทริกซ์สำหรับลูกค้าแต่ละท่าน โดยใช้ข้อมูลระดับบุคคล จากตัวอย่างหน้าตัดของลูกค้า ด้วย bined กับซื้อ ( หรือซื้อความตั้งใจ ) ข้อมูลเราแบบของลูกค้าแต่ละการเปลี่ยนเมทริกซ์และแบบประเมินพารา - เมตรที่ใช้แบบจำลองของ CLV ที่ระดับ
ลูกค้าบุคคล
ยูทิลิตี้รูปแบบ นอกเหนือไปจากบุคคลเฉพาะคนขับหุ้นลูกค้าการจัดอันดับ นอกจากนี้เรายังรวมถึงผลของความเฉื่อยของแบรนด์ ซึ่งได้แสดงถึงประโยชน์ predic - tive ปัจจัยในรูปแบบวิธีโลจิตทางเลือก ( guadagni และ 1983 ) ยูทิลิตี้สูตรสามารถแนวคิด - ized เป็น

( 1 ) สาธารณูปโภค = โมเมนต์ความเฉื่อย ผลกระทบของไดรเวอร์

เพื่อให้ชัดเจนมากขึ้นuijk มีอรรถประโยชน์ของแต่ละแบรนด์ เคผม เป็นคนที่เพิ่งซื้อแบรนด์ เจ ตัวแปรหุ่น lastijk เท่ากับหนึ่งถ้า J = K มีค่าเท่ากับศูนย์หรือ ; X แถวเวกเตอร์ของไดรเวอร์ เราก็แบบ