基于BG/NBD模型的用户生命周期价值预测与实证研究

发布时间：2025-05-15 05:52

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论文三分钟

《论文三分钟》系列是由上海财经大学商学院倾力打造的论文演讲栏目，在短短几分钟内，学生将论文中最为精华的部分展示出来，将学术研究普及化的同时锻炼学生的逻辑思维能力和语言表达能力。

论文简介

SUFE COB

论文题目

《基于BG/NBD模型的用户生命周期价值预测与实证研究》

论文作者

商学院2019级商务分析实验班本科生张贻瑾

导师

上海财经大学商学院殷倩波

论文摘要

本文讨论了用户生命周期价值的概念、研究意义和研究现状等，总结了用于计算CLV的经典概率模型并在此基础上提出了改进模型。实验方面，首先基于京东数据集对BG/NBD模型和Gamma-Gamma模型进行了实证研究，得到了每位用户的生命周期价值并对用户进行聚类分析；而后基于英国某礼品零售商的数据集对BG/NBD模型和机器学习模型的改进模型进行了实证研究，通过比较评价指标确定岭回归模型作为补充模型，在一定程度上提高了BG/NBD模型的预测准确率。

导师简介

殷倩波，上海财经大学商学院运营管理系副教授，主要研究领域为运营与供应链管理，基于消费者行为的运营决策，运营与营销交叉学科研究，新零售。

论文三分钟之圆桌互动

研究方向当初是如何确定的？继续读研后是否有更深刻的学术研究感受和大家分享？

这篇论文是我的本科毕业论文，研究思路源于大四上学期的一门课程——商务分析实践，在这门课的授课教师和论文指导老师的点拨下做出了一些拓展延伸，并且加入了一组补充数据作为支撑。目前研一阶段，我还是把更多精力放在知识储备上，打好关键课程的基础，并且利用课余时间阅读相关文献，掌握运营管理领域最新的研究动向，并一步步摸索自己的研究方向。

本篇论文是否有还有待改进的地方和接下去想和大家共同探讨的研究方向？

在研究过程中，由于数据集中用户特征数据和购买行为的限制，本文未能完成预期加入这些特征变量的机器学习方法。此外，顾客的交易数据存在不平衡的情况。大部分用户的购买次数相对较少，金额较小，导致对不同购买力等级的用户预测不准确。在今后的研究中可以先对用户按照购买频率和金额进行分类再分层建模。另外互联网行业对CLV预测的时效性具有较高的要求，无法等待过长时间去积累足够的用户历史交易数据，但仅使用很短的时间窗口数据预测的CLV值准确度不高。在时效性与准确度之间的权衡是下一步研究需要思考的问题。

SUFE COB

视频 | 周嘉莉责编 | 周嘉莉

审编 | 沈梦雪

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缺德到这种程度，已经不是讽刺的问题了！