顧客價值遷移路徑分析：馬可夫鏈模型

Customer Value Migration Analysis: Markov Chain Model

資料庫行銷是落實關係行銷與一對一行銷不可或缺的利器，廠商透過資料庫的分析得以衡量個別顧客之價值。傳統的顧客價值衡量方法多偏重於顧客於特定時點的平均價值，並未深入動態探討。廠商若能從動態的角度觀察顧客價值成長或萎縮的過程，事前預判顧客價值的遷移路徑，則更能達到開發顧客價值潛力以及預防顧客價值流失的效果。本文以馬可夫鏈模型為基礎，根據顧客過去之價值狀態遷移路徑，搭配層級貝氏方法，如貝氏多項式模型、層級貝氏Probit模型以及層級貝氏Logit模型，建立個人化的移轉機率矩陣，進而預測顧客的價值遷移路徑，據此採取適當的顧客關係行銷之策略。