We have reviewed a set of probabili

We have reviewed a set of probability models that can be
used as a basis for forward-looking customer-base analysis
exercises, structuring the review around the central distinction
of contractual vs. noncontractual business settings and the
secondary distinction of whether transactions can occur at any
point in time or only at discrete points in time. The common
thread linking these models is the approach taken in model
development. Observed behavior is modeled as a function of an
individual's latent behavioral characteristics using simple
probability distributions (or combinations thereof), with other
probability distributions used to characterize heterogeneity in
these latent characteristics. The application of Bayes' theorem
enables us to make inferences about an individual's latent
characteristics and therefore compute quantities such as the
P(alive), the expected number of purchases in a future time
period, mean residual lifetime and (residual) CLV, all conditional on the customer's observed behavior.
These are all parsimonious models of buyer behavior. While
it may be tempting to develop complex models that encompass
the richness of a specific application setting, the philosophy

Results (Vietnamese) 1:

Chúng tôi đã xem xét một tập hợp các mô hình xác suất có thể
được sử dụng làm cơ sở để chuyển tiếp-looking cơ sở khách hàng phân tích
bài tập, cơ cấu review xung quanh sự khác biệt Trung tâm
của hợp đồng so với cài đặt noncontractual kinh doanh và các
trung học phân biệt cho dù giao dịch có thể xảy ra bất cứ lúc nào
chỉ trong thời gian hoặc chỉ tại điểm rời rạc trong thời gian. Phổ biến
chủ đề liên kết các mô hình này là phương pháp lấy trong mô hình
phát triển. Quan sát hành vi được mô phỏng như là một chức năng của một
tiềm ẩn của cá nhân hành vi đặc điểm bằng cách sử dụng đơn giản
phân bố xác suất (hoặc kết hợp đó), với khác
phân bố xác suất được sử dụng để mô tả heterogeneity ở
những đặc điểm tiềm ẩn. Áp dụng định lý Bayes
cho phép chúng tôi để làm cho suy luận về một cá nhân ẩn
đặc điểm và do đó tính toán số lượng như the
P(alive), số lượng mua hàng trong một thời gian trong tương lai dự kiến
thời kỳ, có nghĩa là tuổi thọ dư và (dư) CLV, tất cả có điều kiện vào khách hàng là quan sát hành vi.
đây là tất cả parsimonious các mô hình hành vi người mua. Trong khi
nó có thể được hấp để phát triển các mô hình phức tạp bao gồm
sự phong phú của một thiết lập ứng dụng cụ thể, triết lý

Results (Vietnamese) 2:

Chúng tôi đã xem xét một tập hợp các mô hình xác suất mà có thể được
sử dụng như một cơ sở để hướng tới tương lai phân tích khách hàng cơ sở
bài tập, cơ cấu xem xét xung quanh sự khác biệt trung tâm
của hợp đồng so với các thiết lập kinh doanh noncontractual và
phân biệt thứ cấp cho dù giao dịch có thể xảy ra bất cứ lúc nào
chỉ trong thời gian hay chỉ tại các điểm rời rạc trong thời gian. Phổ biến
chủ đề liên kết các mô hình này là cách tiếp cận trong mô hình
phát triển. Hành vi quan sát được mô phỏng như một chức năng của một
đặc điểm hành vi tiềm ẩn của cá nhân sử dụng đơn giản
phân bố xác suất (hoặc sự kết hợp của chúng), với khác
phân bố xác suất sử dụng để mô tả không đồng nhất trong
những đặc điểm tiềm ẩn. Việc áp dụng định lý Bayes '
cho phép chúng tôi suy luận về tiềm ẩn của một cá nhân
đặc điểm và do đó tính toán số lượng như
P (còn sống), số lượng dự kiến mua hàng trong một thời gian tương lai
thời gian, có nghĩa là cuộc đời còn lại và (còn lại) CLV, tất cả các điều kiện về hành vi quan sát của khách hàng.
Đây là tất cả mô hình của hành vi tiêu dùng tiết kiệm mua. Trong khi
nó có thể được hấp dẫn để phát triển mô hình phức tạp mà bao gồm
sự phong phú của một thiết lập ứng dụng cụ thể, triết lý