В чем преимущества применения машинного обучения для расчета CLTV?

Некоторые преимущества применения машинного обучения для расчёта Customer Lifetime Value (CLTV):

• Повышение точности прогнозов. ssl-team.com apni.ru Исследования Gartner 2024 года показывают, что использование искусственного интеллекта и машинного обучения при расчёте CLTV позволяет повысить точность прогнозов на 45–50%. ssl-team.com
• Учёт множества факторов. ssl-team.com Машинное обучение способно учитывать множество факторов, недоступных для традиционного анализа, включая поведенческие паттерны, эмоциональное состояние клиента и даже внешние макроэкономические показатели. ssl-team.com
• Персонализация в режиме реального времени. apni.ru Аналитические платформы позволяют рассчитывать индивидуальный CLTV для каждого клиента в режиме реального времени, что открывает возможности для персонализации предложений. ssl-team.com
• Выявление скрытых закономерностей. apni.ru Машинное обучение способствует более эффективной сегментации и позволяет выявлять скрытые закономерности, недоступные для традиционных подходов. apni.ru
• Рациональное распределение маркетинговых инвестиций. apni.ru Это ведёт к увеличению коэффициента удержания клиентов, росту доходов и более рациональному распределению маркетинговых инвестиций. apni.ru