life expectancies of retail franchi

life expectancies of retail franchise stores (Dekimpe and
Morrison 1991), and the duration of jobs, strikes, and wars
(Morrison and Schmittlein 1980). Despite this tradition of using
continuous-time models to study a wide variety of marketing
(and other) phenomena, there has been limited interest in using
them for forward-looking customer-base analysis exercises.
The continuous-time analog of the churn rate is the hazard
function. The hazard function of the exponential-gamma model
decreases as a function of time (i.e., it exhibits negative duration
dependence), even though the hazard function associated with
the individual-level exponential distribution is constant over
time. Thus the aggregate duration dependence is simply the
result of a sorting effect in a heterogeneous population, as was
the case with the sBG model in discrete-time settings.
Many new analysts find this result uncomfortable, contending that the phenomenon of increasing retention rates (or
decreasing churn rates) should be captured at the level of the
individual customer. In order to accommodate this, we can
replace the exponential distribution with the Weibull distribution, which not only captures negative duration dependence at
the individual-customer-level but also allows for positive
duration dependence (i.e., churn increasing as a subscriber's
tenure increases). Unobserved heterogeneity can be captured
using a gamma distribution, giving us the Weibull-gamma
distribution (Morrison and Schmittlein 1980).
Schweidel, Fader, and Bradlow (2008)find that the basic
exponential-gamma structure is often quite acceptable; that is,
aggregate retention rate dynamics are simply the result of a
sorting effect in a heterogeneous population. When a Weibullbased model provides a better fit, the finding is that individual
subscribers exhibit positive duration dependence (i.e., an
increasing likelihood of churn over time), even though the
aggregate churn rates are decreasing over time. This finding is
supported by the work ofJamal and Bucklin (2006).
Discussion

Results (Vietnamese) 1:

tuổi thọ của bán lẻ nhượng quyền thương mại cửa hàng (Dekimpe và
Morrison năm 1991), và thời lượng của công việc, cuộc đình công và cuộc chiến tranh
(Morrison và Schmittlein 1980). Mặc dù truyền thống này sử dụng
thời gian liên tục mô hình để nghiên cứu nhiều loại tiếp thị hiện tượng
(and other), đã từng có quan tâm đến giới hạn sử dụng
chúng để nhìn về phía trước cơ sở khách hàng phân tích thực tập.
Tương tự thời gian liên tục của tỷ lệ khuấy là đoạt điều khiển
chức năng. Chức năng nguy hiểm của mô hình mũ gamma
giảm như là một chức năng của thời gian (tức là, nó thể hiện thời gian tiêu cực
phụ thuộc), mặc dù chức năng nguy hiểm liên quan đến
cá nhân cấp phân phối mũ là hằng số trong
thời gian. Do đó phụ thuộc vào tổng hợp thời gian chỉ đơn giản là các
kết quả của một hiệu ứng sắp xếp ở một số người không đồng nhất, như là
là trường hợp với các mô hình sBG trong thời gian rời rạc cài đặt.
nhiều nhà phân tích mới tìm thấy kết quả này khó chịu, cho rằng hiện tượng tăng tỷ lệ duy trì (hoặc
giảm khuấy tỷ giá) nên được chụp ở cấp độ của các
khách hàng cá nhân. Để phù hợp với điều này, chúng tôi có thể
thay thế phân phối mũ với sự phân bố Weibull, mà không chỉ chụp phụ thuộc vào thời gian tiêu cực tại
cá nhân khách hàng, cấp nhưng cũng cho phép cho tích cực
phụ thuộc vào thời gian (tức là, khuấy tăng là một thuê bao
nhiệm kỳ tăng). Unobserved heterogeneity có thể được chụp
bằng cách sử dụng một phân bố gamma, cho chúng tôi Weibull-gamma
phân phối (Morrison và Schmittlein 1980).
Schweidel, đổi và Bradlow (2008) thấy rằng cơ bản
mũ gamma cấu trúc thường là khá chấp nhận được; có nghĩa là,
tổng hợp lưu giữ vận động lực là chỉ đơn giản là kết quả của một
phân loại có hiệu lực trong dân không đồng nhất. Khi một mô hình Weibullbased cung cấp một sự phù hợp tốt hơn, việc tìm kiếm cá nhân
thuê bao triển lãm phụ thuộc vào thời gian thực hiện tích cực (tức là, một
tăng khả năng của khuấy theo thời gian), mặc dù các
tổng hợp khuấy tỷ giá giảm theo thời gian. Tìm kiếm này là
được hỗ trợ bởi công việc ofJamal và Bucklin (2006).
thảo luận

Results (Vietnamese) 2:

tuổi thọ của các cửa hàng bán lẻ nhượng quyền thương mại (Dekimpe và
Morrison 1991), và thời gian của công việc, đình công, và cuộc chiến tranh
(Morrison và Schmittlein 1980). Mặc dù truyền thống này sử dụng
mô hình liên tục thời gian để nghiên cứu một loạt các tiếp thị
(và khác) hiện tượng, đã có sự quan tâm hạn chế trong việc sử dụng
chúng cho tới tương lai các bài tập phân tích khách hàng cơ sở.
Các thời gian liên tục tương tự của tỷ lệ rời mạng là mối nguy hiểm
chức năng. Chức năng rủi ro của mô hình mũ-gamma
giảm như một hàm của thời gian (tức là, nó thể hiện thời gian tiêu cực
phụ thuộc), mặc dù chức năng nguy hiểm liên quan đến
phân phối mũ cấp độ cá nhân là không đổi theo
thời gian. Do đó sự phụ thuộc thời gian tổng hợp chỉ đơn giản là
kết quả của một tác sắp xếp trong một dân số không đồng nhất, như là
trường hợp với các mô hình SBG trong cài đặt thời gian rời rạc.
Nhiều nhà phân tích mới tìm thấy kết quả này không thoải mái, tranh rằng hiện tượng tăng tỷ lệ duy trì (hoặc
giảm tỷ lệ rời mạng) nên được chụp ở các mức độ của các
khách hàng cá nhân. Để thích ứng này, chúng ta có thể
thay thế phân phối mũ với sự phân bố Weibull, không chỉ nắm bắt được sự phụ thuộc thời gian tiêu cực tại
các-khách hàng cấp độ cá nhân mà còn cho phép tích cực
phụ thuộc thời gian (tức là, khuấy tăng như một thuê bao
nhiệm kỳ tăng). Tính không đồng nhất không quan sát được có thể được chụp
bằng cách sử dụng phân phối gamma, cho chúng ta Weibull-gamma
phân phối (Morrison và Schmittlein 1980).
Schweidel, Fader, và Bradlow (2008) tìm thấy rằng cơ bản
cấu trúc theo cấp số nhân-gamma thường khá chấp nhận được; có nghĩa là,
tổng hợp động lực duy trì tốc độ chỉ đơn giản là kết quả của một
tác sắp xếp trong một dân số không đồng nhất. Khi một mô hình Weibullbased cung cấp phù hợp hơn, phát hiện này là cá nhân
thuê bao hiện sự phụ thuộc tích cực thời gian (tức là
khả năng ngày càng tăng của thùng đựng theo thời gian), mặc dù
tỷ lệ rời mạng tổng hợp được giảm theo thời gian. Phát hiện này được
hỗ trợ bởi ofJamal công việc và Bucklin (2006).
Thảo luận