Comment calculer la valeur vie client avec les modèles de chaîne de Markov ?

1 Qu’est-ce qu’un modèle de chaîne de Markov ?

Un modèle de chaîne de Markov est un type de processus stochastique qui décrit comment un système change au fil du temps en fonction d’un ensemble d’états possibles et de probabilités de transition. En d’autres termes, il peut vous indiquer la probabilité de passer d’un état à un autre au cours de la prochaine période, compte tenu de l’état actuel. Par exemple, vous pouvez utiliser un modèle de chaîne de Markov pour prédire le temps, en fonction de la météo de la veille et de la probabilité de pluie ou de soleil. Dans l’analyse marketing, vous pouvez utiliser un modèle de chaîne de Markov pour suivre la façon dont vos clients passent d’une étape d’engagement à l’autre, par exemple actif, inactif ou désabonné.

4 Quelles sont les limites de l’utilisation des modèles de chaîne de Markov pour le calcul de la CLV ?

L’utilisation de modèles de chaîne de Markov pour le calcul de la CLV présente certaines limites qui doivent être prises en compte. Par exemple, ces modèles nécessitent des données et des hypothèses détaillées pour estimer les matrices de transition et de récompense, qui peuvent ne pas être disponibles ou précises pour votre entreprise. De plus, ils supposent que les probabilités de transition sont stationnaires et indépendantes, ce qui peut ne pas être vrai pour les clients qui sont influencés par des facteurs externes ou des boucles de rétroaction. De plus, les modèles de chaîne de Markov peuvent ne pas rendre compte de la complexité et de l’hétérogénéité du comportement des clients s’ils ont plusieurs points de contact avec votre entreprise, ou s’ils tiennent compte des changements futurs de votre marché ou de votre secteur.

5 Comment pouvez-vous améliorer vos modèles de chaîne de Markov pour le calcul de la CLV ?

Si vous souhaitez améliorer vos modèles de chaîne de Markov pour le calcul de la CLV, il est important d’adopter une approche axée sur les données et centrée sur le client lors de la définition et de la segmentation de vos états. Vous devez également mettre à jour et valider régulièrement vos matrices de transition et de récompense, en fonction des données et des mesures de performance les plus récentes. Il est également utile de tester et de comparer différents scénarios et sensibilités, tels que l’impact des changements de taux d’actualisation, des probabilités de transition ou des valeurs de récompense sur votre CLV. De plus, l’intégration de fonctionnalités et de variables supplémentaires, telles que les attributs, les préférences ou les commentaires des clients, peut contribuer à rendre vos modèles de chaîne de Markov plus réalistes et pertinents.