AbstractAs more firms begin to coll

Abstract
As more firms begin to collect (and seek value from) richer customer-level datasets, a focus on the emerging concept ofcustomer-base
analysisis becoming increasingly common and critical. Such analyses include forward-looking projections ranging from aggregate-level sales
trajectories to individual-level conditional expectations (which, in turn, can be used to derive estimates of customer lifetime value). We providean
overview of a class of parsimonious models (calledprobability models) that are well-suited to meet these rising challenges. We first present a
taxonomy that captures some of the key distinctions across different kinds of business settings and customer relationships, and identify some of the
unique modeling and measurement issues that arise across them. We then provide deeper coverage of these modeling issues, first fornoncontractualsettings (i.e., situations in which customer“death”is unobservable), thencontractualones (i.e., situations in which customer“death”can
be observed). We review recent literature in these areas, highlighting substantive insights that arise from the research as well as the methods used
to capture them. We focus on practical applications that use appropriately chosen data summaries (such as recencyandfrequency) and rely on
commonly available software packages (such as Microsoft Excel).
n2009 Direct Marketing Educational Foundation, Inc. Published by Elsevier B.V. All rights reserved.

Results (Vietnamese) 1:

Trừu tượng
khi thêm các công ty bắt đầu để thu thập (và tìm kiếm các giá trị từ) phong phú hơn khách hàng cấp datasets, tập trung vào khái niệm mới nổi ofcustomer-base
analysisis trở thành ngày càng phổ biến và quan trọng. Phân tích như vậy bao gồm nhìn về phía trước dự báo khác nhau, từ việc bán hàng tổng hợp cấp
hnăm đến những kỳ vọng cá nhân cấp có điều kiện (trong đó, lần lượt, có thể được dùng để rút ra các ước tính của giá trị khách hàng suốt đời). Chúng tôi providean
tổng quan của một lớp học của mô hình parsimonious (calledprobability mô hình) là rất phù hợp để đáp ứng những thách thức tăng. Chúng tôi hiện nay đầu tiên một
phân loại mà bắt một số các sự phân biệt quan trọng trên các loại doanh nghiệp thiết lập và mối quan hệ khách hàng, và xác định một số các
duy nhất mô hình và đo lường vấn đề phát sinh qua chúng. Chúng tôi sau đó cung cấp bảo hiểm sâu sắc hơn các mô hình hóa vấn đề, đầu tiên fornoncontractualsettings (tức là, tình huống tại mà khách hàng "cái chết" là unobservable), thencontractualones (tức là, tình huống tại mà khách hàng "cái chết" có thể
được quan sát thấy). Chúng tôi xem xét các văn học tại tại các khu vực, làm nổi bật những hiểu biết nội dung mà phát sinh từ các nghiên cứu cũng như các phương pháp được sử dụng
để nắm bắt chúng. Chúng tôi tập trung vào ứng dụng thực tế mà sử dụng một cách thích hợp được lựa chọn dữ liệu tóm tắt (ví dụ như recencyandfrequency) và dựa vào
gói phần mềm phổ biến có sẵn (chẳng hạn như Microsoft Excel).
n2009 xuất bản trực tiếp tiếp thị giáo dục Foundation, Inc. bởi Elsevier B.V Tất cả các quyền.

Results (Vietnamese) 2:

Tóm tắt
Như nhiều công ty bắt đầu thu thập (và tìm kiếm giá trị từ) bộ dữ liệu khách hàng cấp phong phú hơn, tập trung vào các khái niệm mới nổi ofcustomer cơ sở
analysisis ngày càng phổ biến và quan trọng. Phân tích như vậy bao gồm hướng tới tương lai dự từ tổng doanh thu cấp
quỹ đạo mong đợi điều kiện cấp độ cá nhân (trong đó, lần lượt, có thể được sử dụng để lấy các ước tính về giá trị đời của khách hàng). Chúng tôi providean
tổng quan về một lớp học của các mô hình tiêu dùng tiết kiệm (mô hình calledprobability) mà rất phù hợp để đáp ứng những thách thức này tăng lên. Chúng tôi sẽ giới thiệu một
phân loại để chụp một số khác biệt quan trọng trên các loại khác nhau của các thiết lập kinh doanh và quan hệ khách hàng, và xác định một số
mô hình và đo lường các vấn đề phát sinh độc đáo trên chúng. Sau đó chúng tôi cung cấp bảo hiểm sâu sắc hơn về những vấn đề mô hình, fornoncontractualsettings đầu tiên (ví dụ, tình huống mà khách hàng "cái chết" là không quan sát được), thencontractualones (ví dụ, tình huống mà khách hàng "cái chết" có thể
được quan sát). Chúng tôi xem xét nghiên cứu gần đây ở khu vực này, làm nổi bật những hiểu biết nội dung phát sinh từ các nghiên cứu cũng như các phương pháp được sử dụng
để nắm bắt chúng. Chúng tôi tập trung vào ứng dụng thực tế sử dụng tóm tắt dữ liệu một cách thích hợp được lựa chọn (như recencyandfrequency) và dựa trên
các gói phần mềm thường có sẵn (như Microsoft Excel).
n2009 Tiếp thị trực tiếp giáo dục Foundation, Inc đăng bởi Elsevier BV Tất cả các quyền.