Prague Economic Papers 2019, 28(6):648-669 | DOI: 10.18267/j.pep.714

Predictive Performance of Customer Lifetime Value Models in E-Commerce and the Use of Non-Financial Data

Pavel Jaseka, Lenka Vranaa, Lucie Sperkovaa, Zdenek Smutnya, Marek Kobulskyb
a Faculty of Informatics and Statistics, University of Economics, Prague, Czech Republic
b Faculty of Nuclear Sciences and Physical Engineering, Czech Technical University in Prague, Prague, Czech Republic

The article contributes to the knowledge of customer lifetime value (CLV) models, where extensive empirical analyses on large datasets from online stores are missing. Based on this knowledge, practitioners can decide about the deployment of a particular model in their business and academics can design or enhance CLV models. The article presents predictive performance of selected CLV models: the extended Pareto/NBD model, the Markov chain model, the vector autoregressive model and the status quo model. Six large datasets of medium and large‑sized online stores in the Czech Republic and Slovakia are used for a comparison of the predictive performance of the models. Online stores have annual revenues in the order of tens of millions of euros and more than one million customers. The comparison of CLV models is based on selected evaluation metrics. The results of some of the models which use additional non‑financial data on customer behaviour - the Markov chain model and the vector autoregressive model - do not justify the effort which is needed to collect such data. The advantages and disadvantages of the selected CLV models are discussed in the context of their deployment.

Klíčová slova: CLV models, forecasting, online marketing management, e-commerce, methodology, online shopping, online marketing.
JEL classification: C53, C55, M21, M31

Vloženo: 15. říjen 2017; Přijato: 13. listopad 2018; Zveřejněno online: 18. září 2019; Zveřejněno: 21. prosinec 2019  Zobrazit citaci

ACS AIP APA ASA Harvard Chicago Chicago Notes IEEE ISO690 MLA NLM Turabian Vancouver
Jasek, P., Vrana, L., Sperkova, L., Smutny, Z., & Kobulsky, M. (2019). Predictive Performance of Customer Lifetime Value Models in E-Commerce and the Use of Non-Financial Data. Prague Economic Papers, 28(6), 648-669. doi: 10.18267/j.pep.714
Stáhnout citaci
  • BibTeX (.bib)
  • Bookends (.ris)
  • EasyBib (.ris)
  • EndNote (.enw)
  • EndNote 8 (.xml)
  • ISI WoS (.isi)
  • Medlars (.medlars)
  • Mendeley (.ris)
  • MODS (.xml)
  • Papers (.ris)
  • RefWorks (.txt)
  • RefManager (.ris)
  • RIS (.ris)
  • MS Word (.xml)
  • Zotero (.ris)
    • Zobrazit celý článek

    Reference

    1. Adomavicius, G., Tuzhilin, A. (2005). Toward the Next Generation of Recommender Systems: a Survey of the State-of-the-art and Possible Extensions. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 17(6), 734-749, http://doi.org/10.1109/TKDE.2005.99 Přejít k původnímu zdroji...
    2. Batislam, E. M., Denizel, M., Filiztekin, A. (2007). Empirical Validation and Comparison of Models for Customer Base Analysis. International Journal of Research in Marketing, 24(3), 201-209, http://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2006.12.005 Přejít k původnímu zdroji...
    3. Bierens, H. J. (2004). VAR Models with Exogenous Variables. [Retrieved 2018-09-20] Available at: http://www.personal.psu.edu/hxb11/EasyRegTours/VAR_Tourfiles/VARX.PDF
    4. Bradlow, E. T., Gangwar, M., Kopalle, P., Voleti, S. (2017). The Role of Big Data and Predictive Analytics in Retailing. Journal of Retailing, 93(1), 79-95, http://doi.org/10.1016/j.jretai.2016.12.004 Přejít k původnímu zdroji...
    5. Burcher, N. (2012). Paid, Owned, Earned: Maximising Marketing Returns in a Socially Connected World. Philadelphia: Kogan Page. ISBN 978-0749465629.
    6. Castéran, H., Meyer-Waarden, L., Reinartz, W. (2017). Modeling Customer Lifetime Value, Retention, and Churn, in Homburg, C., Klarmann, M., Vomberg, A., eds., Handbook of Market Research. Cham: Springer, pp. 1-33, http://doi.org/10.1007/978-3-319-05542-8_21-1 Přejít k původnímu zdroji...
    7. Centre for Retail Research. (2017). Online Retailing: Britain, Europe, US and Canada 2017. [Retrieved 2018-09-20] Available at: http://www.retailresearch.org/onlineretailing.php
    8. Chamberlain, B. P., Cardoso, A., Bryan Liu, C. H., Pagliari, R., Deisenroth, M. P. (2017). Customer Lifetime Value Prediction Using Embeddings, in Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. New York: ACM, pp. 1753-1762, http://doi.org/10.1145/3097983.3098123 Přejít k původnímu zdroji...
    9. Chang, W., Chang, C., Li, Q. (2012). Customer Lifetime Value: A Review. Social Behavior and Personality, 40(7), 1057-1064. Přejít k původnímu zdroji...
    10. Chiang, L. L. L., Yang, C. S. (2018). Does country-of-origin brand personality generate retail customer lifetime value? A Big Data analytics approach. Technological Forecasting and Social Change, 130, 177-187, http://dx.doi.org/10.1016/j.techfore.2017.06.034 Přejít k původnímu zdroji...
    11. Colombo, R., Jiang, W. (1999). A Stochastic RFM Model. Journal of Interactive Marketing, 13(3), 2-12, http://doi.org/10.1002/(SICI)1520-6653(199922)13:33.0.CO;2-H Přejít k původnímu zdroji...
    12. Damm, R., Monroy, C. R. (2011). A Review of the Customer Lifetime Value as a Customer Profitability Measure in the Context of Customer Relationship Management. Intangible Capital, 7(2), 261-279, https://doi.org/10.3926/ic.2011.v7n2.p261-279 Přejít k původnímu zdroji...
    13. Donkers, B., Verhoef, P.C., De Jong, M.G. (2007). Modeling CLV: A test of Competing Models in the Insurance Industry. Quantitative Marketing and Economics, 5(2), 163-190, http://doi.org/10.1007/s11129-006-9016-y Přejít k původnímu zdroji...
    14. Estrella-Ramón, A. M., Sánchez-Pérez, M., Swinnen, G., VanHoof, K. (2013). A Marketing View of the Customer Value: Customer Lifetime Value and Customer Equity. South African Journal of Business Management, 44(4), 47-64, https://doi.org/10.4102/sajbm.v44i4.168 Přejít k původnímu zdroji...
    15. Fader, P. S., Hardie, B. G. S. (2009). Probability Models for Customer-Base Analysis. Journal of Interactive Marketing, 23(1), 61-69, http://doi.org/10.1016/j.intmar.2008.11.003 Přejít k původnímu zdroji...
    16. Fader, P. S., Hardie, B. G. S. (2013). The Gamma-Gamma Model of Monetary Value. [Retrieved 2018-09-20] Available at: http://www.brucehardie.com/notes/025/gamma_gamma.pdf
    17. Fader, P. S., Hardie, B. G. S. (2001). Forecasting Repeat Sales at CDNOW: A Case Study. Interfaces, 31(3), S94-S107, http://doi.org/10.1287/inte.31.3s.94.9683 Přejít k původnímu zdroji...
    18. Fader, P. S., Hardie, B. G. S., Lee, K. L. (2005). Counting your Customers the Easy Way: An Alternative to the Pareto/NBD Model. Marketing Science, 24(2), 275-284, http://doi.org/10.1287/mksc.1040.0098 Přejít k původnímu zdroji...
    19. Ferrentino, R., Cuomo, M. T., Boniello, C. (2016). On the Customer Lifetime Value: a Mathematical Perspective. Computational Management Science, 13(4), 521-539, http://doi.org/10.1007/s10287-016-0266-1 Přejít k původnímu zdroji...
    20. Gladya, N., Baesensa, B., Crouxa, C. (2009). A Modified Pareto/NBD Approach for Predicting Customer Lifetime Value. Expert Systems with Applications, 36(2), 2062-2071, http://doi.org/10.1016/j.eswa.2007.12.049 Přejít k původnímu zdroji...
    21. Gupta, S., Hanssens, D., Hardie, B., Kahn, W., Kumar, V., Lin, N., Ravishanker, N., Sriram, S. (2006). Modeling Customer Lifetime Value. Journal of Service Research, 9(2), 139-155, http://doi.org/10.1177/1094670506293810 Přejít k původnímu zdroji...
    22. Haenlein, M., Kaplan, A. M., Beeser, A. J. (2007). A Model to Determine Customer Lifetime Value in a Retail Banking Context. European Management Journal, 25(3), 221-234, http://doi.org/10.1016/j.emj.2007.01.004 Přejít k původnímu zdroji...
    23. Haenlein, M., Kaplan, A. M., Schoder, D. (2006). Valuing the Real Option of Abandoning Unprofitable Customers When Calculating Customer Lifetime Value. Journal of Marketing, 70(3), 5-20, http://doi.org/10.1509/jmkg.70.3.5 Přejít k původnímu zdroji...
    24. Jasek, P., Vrana, L., Sperkova, L., Smutny, Z., Kobulsky, M. (2018). Modeling and application of customer lifetime value in online retail. Informatics, 5(1), no. 2. https://doi.org/10.3390/informatics5010002 Přejít k původnímu zdroji...
    25. Jerath, K., Fader, P. S., Hardie, B. G. S. (2011). New Perspectives on Customer "Death" Using a Generalization of the Pareto/NBD Model. Marketing Science, 30(5), 866-880, http://doi.org/10.1287/mksc.1110.0654 Přejít k původnímu zdroji...
    26. Knox, G., van Oest, R. (2014). Customer Complaints and Recovery Effectiveness: A Customer Base Approach. Journal of Marketing, 78(5), 42-57, http://doi.org/10.1509/jm.12.0317 Přejít k původnímu zdroji...
    27. Kumar, V., Pansari, A. (2016). National Culture, Economy, and Customer Lifetime Value: Assessing the Relative Impact of the Drivers of Customer Lifetime Value for a Global Retailer. Journal of International Marketing, 24(1), 1-21, http://doi.org/10.1509/jim.15.0112 Přejít k původnímu zdroji...
    28. Kumar, V. (2018). A Theory of Customer Valuation: Concepts, Metrics, Strategy, and Implementation. Journal of Marketing, 82(1), 1-19, http://doi.org/10.1509/jm.17.0208 Přejít k původnímu zdroji...
    29. Lin, H.-H., Li, H.-T., Wang, Y.-S., Tseng, T.H., Kao, Y.-L., Wu, M.-Y. (2017). Predicting Customer Lifetime Value for Hypermarket Private Label Products. Journal of Business Economics and Management, 18(4), 619-635, http://doi.org/10.3846/16111699.2017.1308879 Přejít k původnímu zdroji...
    30. Lone, S. (2017). European Ecommerce Report 2017. [Retrieved 2018-09-20] Available at: http://www.ecommercefoundation.org/download-free-reports
    31. Paauwe, P., Van der Putten, P., Van Wezel, M. (2007). DTMC: an Actionable E-customer Lifetime Value Model Based on Markov Chains and Decision Trees, in Proceedings of the Ninth International Conference on Electronic Commerce. New York: ACM, pp. 253-262, http://doi.org/10.1145/1282100.1282147 Přejít k původnímu zdroji...
    32. Pfeifer, P. E., Carraway, R. L. (2000). Modeling Customer Relationships as Markov Chains. Journal of Interactive Marketing, 14(2), 43-55, http://doi.org/10.1002/(SICI)1520-6653(200021)14:23.0.CO;2-H Přejít k původnímu zdroji...
    33. Platzer, M., Reutterer, T. (2016). Ticking Away the Moments: Timing Regularity Helps to Better Predict Customer Activity. Marketing Science, 35(5), 779-799, http://doi.org/10.1287/mksc.2015.0963 Přejít k původnímu zdroji...
    34. Postnord (2016). E-commerce in Europe 2016. [Retrieved 2018-09-20] Available at: http://www.postnord.com/globalassets/global/english/document/publications/2016/e-commerce-in-europe-2016.pdf
    35. Rathi, N. A., Betala, A. S. (2019). How Marketing Decisions are Taken with the Help of Big Data, in Balas, V., Sharma, N., Chakrabarti, A., eds., Data Management, Analytics and Innovation. Singapore: Springer, pp. 101-112, http://doi.org/10.1007/978-981-13-1274-8_8 Přejít k původnímu zdroji...
    36. Reinartz, W. J., Kumar, V. (2000). On the Profitability of Long-Life Customers in a Noncontractual Setting: An Empirical Investigation and Implications for Marketing. Journal of Marketing, 64(4), 17-35, http://doi.org/10.1509/jmkg.64.4.17.18077 Přejít k původnímu zdroji...
    37. Schmittlein, D. C., Bemmaor, A. C., Morrison, D. G. (1985). Technical Note - Why Does the NBD Model Work? Robustness in Representing Product Purchases, Brand Purchases and Imperfectly Recorded Purchases. Marketing Science, 4(3), 255-266, http://doi.org/10.1287/mksc.4.3.255 Přejít k původnímu zdroji...
    38. Schmittlein, D. C., Morrison, D. G., Colombo, R. (1987). Counting Your Customers - Who Are They and What Will They Do Next. Management Science, 33(1), 1-24, http://doi.org/10.1287/mnsc.33.1.1 Přejít k původnímu zdroji...
    39. Schmittlein, D. C., Morrison, D. G. (1983). Prediction of Future Random Events with the Condensed Negative Binomial Distribution. Journal of the American Statistical Association, 78(382), 449-456, http://doi.org/10.1080/01621459.1983.10477993 Přejít k původnímu zdroji...
    40. Schmittlein, D. C., Peterson, R. A. (1994). Customer Base Analysis: An Industrial Purchase Process Application. Marketing Science, 13(1), 41-67, http://doi.org/10.1287/mksc.13.1.41 Přejít k původnímu zdroji...
    41. Singh, S. S., Jain, D. C. (2013). Measuring Customer Lifetime Value: Models and Analysis. INSEAD. Working Paper No. 2013/27/MKT, http://doi.org/10.2139/ssrn.2214860 Přejít k původnímu zdroji...
    42. Tsay, R. S. (2013). Multivariate Time Series Analysis: With R and Financial Applications. New Jersey: John Wiley & Sons. ISBN 978-1-118-61775-5.
    43. Villanueva, J., Yoo, S., Hanssens, D. M. (2008). The Impact of Marketing-Induced Versus Word-of-Mouth Customer Acquisition on Customer Equity Growth. Journal of Marketing Research, 45(1), 48-59, http://doi.org/10.1509/jmkr.45.1.48 Přejít k původnímu zdroji...
    44. Weng, C.-H., Huang, T. C.-K. (2018). Knowledge Acquisition of Association Rules from the Customer-lifetime-value Perspective. Kybernetes, 47(3), 441-457, http://doi.org/10.1108/K-03-2016-0042 Přejít k původnímu zdroji...

    Tento článek je publikován v režimu tzv. otevřeného přístupu k vědeckým informacím (Open Access), který je distribuován pod licencí Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License (CC BY NC ND 4.0), která umožňuje nekomerční distribuci, reprodukci a změny, pokud je původní dílo řádně ocitováno. Není povolena distribuce, reprodukce nebo změna, která není v souladu s podmínkami této licence.


    Zpět na obsah