• norsk
    • English
  • norsk 
    • norsk
    • English
  • Logg inn
Vis innførsel 
  •   Hjem
  • Handelshøyskolen BI
  • Student papers
  • Master of Science
  • Vis innførsel
  •   Hjem
  • Handelshøyskolen BI
  • Student papers
  • Master of Science
  • Vis innførsel
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Comparison of classical RFM models and Machine learning models in CLV prediction

Qismat, Temor; Feng, Yan
Master thesis
Thumbnail
Åpne
2641437.pdf (2.482Mb)
CLV Kaggel Segmentation.pdf (498.0Kb)
CLV Kaggle.pdf (1.171Mb)
Permanent lenke
https://hdl.handle.net/11250/2688689
Utgivelsesdato
2020
Metadata
Vis full innførsel
Samlinger
  • Master of Science [963]
Sammendrag
This study analyzes the difference between classical RFM models and Machine

Leaning (ML) models when calculating CLV with transactional data.

In this paper we run different programs to analyze the CLV value by using both

methods. Based on the results, the researchers found out that Pareto/NBD model have

better predictive power of performing CLV predictions than ML models. Lastly, the

findings proved the effectiveness of the Pareto/NBD method of calculating CLV.
Beskrivelse
Masteroppgave(MSc) in Master of Science in Business Analytics - Handelshøyskolen BI, 2020
Utgiver
Handelshøyskolen BI

Kontakt oss | Gi tilbakemelding

Personvernerklæring
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Levert av  Unit
 

 

Bla i

Hele arkivetDelarkiv og samlingerUtgivelsesdatoForfattereTitlerEmneordDokumenttyperTidsskrifterDenne samlingenUtgivelsesdatoForfattereTitlerEmneordDokumenttyperTidsskrifter

Min side

Logg inn

Statistikk

Besøksstatistikk

Kontakt oss | Gi tilbakemelding

Personvernerklæring
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Levert av  Unit