Estimación del Customer Lifetime Value en un Contexto No Contractual

Abstract

RESUMEN : Identificar a los clientes más valiosos es esencial para cualquier empresa, ya que permite desarrollar estrategias comerciales más efectivas y fortalecer la fidelización. Una métrica fundamental para lograrlo es el Valor de Vida del Cliente (Customer Lifetime Value). En contextos no contractuales, estimar esta métrica puede resultar complejo debido a la incertidumbre inherente. Por lo cual una de las opciones es utilizar modelos probabilísticos para abordar esta cuestión. En este documento se presenta la aplicación de los modelos BG/NBD, MBG/NBD y GammaGamma en datos transaccionales de una marca de ropa para niños y adolescentes. El modelo implementado arrojó resultados satisfactorios para la estimación del Customer Lifetime Value y el análisis del comportamiento de los clientes de la empresa. Este enfoque analítico no solo permite estimar la cantidad de compras que realizará un cliente en determinado momento o el gasto promedio por transacción, sino que también ofrece una visión más profunda del comportamiento del cliente y sus preferencias, lo que facilita la toma de decisiones estratégicas.

ABSTRACT : Identifying the most valuable customers is essential for any company, as it allows for the development of more effective business strategies and strengthens customer loyalty. A fundamental metric for achieving this is Customer Lifetime Value (CLV). In non-contractual contexts, estimating this metric can be complex due to inherent uncertainty, hence one of the options is to use probabilistic models to address this issue. This document presents the application of BG/NBD, MBG/NBD, and Gamma-Gamma models on transactional data from a children's and teenagers' clothing brand. The implemented model yielded satisfactory results for estimating Customer Lifetime Value and analyzing the behavior of the company's customers. This analytical approach not only allows for estimating the amount of purchases a customer will make at a given time or the average expenditure per transaction but also provides a deeper insight into customer behavior and preferences, facilitating strategic decisionmaking.