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pLTV: 顧客生涯価値を予測する｜Dentsu Digital Tech Blog
電通デジタルで機械学習エンジニアをしている今井です。 本記事では、顧客生涯価値を予測するための統計モデルについて紹介します。 pLTVの求め方マーケティングにおける顧客評価のための重要な指標として顧客生涯価値（life time value, LTV）が広く使われています。 LTVを高精度に予測できるようになると、適切なマーケティング活動を通して優良顧客との長期的な関係構築が可能となります。 LTVを予測するにあたり、次のように要素を分解します。 pLTV = 生存確率 × 期待購買回数 × 期待購買金額 これらの3要素を推定するためのモデルとしてBTYDモデル[1]が提案されています。 BTYDモデルはECビジネスのような都度払いで売買が行われる取引を想定しています。 （サブスクリプション型のサービスでは期待購買回数と期待購買金額が一定であるため、生存時間解析などを用いて契約期間を推定す
P＆G時代に学んだコンサルとは違うポジショニングの考え方｜Junichi Nakamura
中村です。 本日はポジショニングについて私が過去15年以上マーケティングを学んでいて気づいたことについてお話できればと思います。 きっかけとなったのはこちらのビデオ。今年の１月くらいに「マーケターはぜひ見るべし」って少し流行っていましたねー。 これってよくP＆G時代に使われていた「リフレーミング」と同じ話だと思っています。１つの角度から見るのではなく、別の角度で見ることで違う価値観に変わる。そしてその違う価値観を持って「ポジショニング」する。今日はこの辺のお話を少しまとめてみたいと思います。 * note公開後、反響の大きかったリフレーミングの私なりのやり方を１つ最後に紹介させていただきました。自分なりに色々試行錯誤して見つけたやり方なので申し訳ございませんが、こちらだけ有料とさせていただいております。ご理解いただけますと助かります。 P＆Gではマーケティングって経営として定義されている
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