客户终身价值LTV预测数据集CustomerLifetimeValuePredictionDataset-vatrushkin
数据来源：互联网公开数据
标签：客户分析，LTV，数据集，预测模型，机器学习，客户关系管理，商业智能，市场营销
数据概述： 该数据集包含来自多家企业的客户数据，记录了客户的行为特征，交易历史和终身价值（LTV）等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的客户群体。
数据维度：数据集包括客户的基本信息（如年龄，性别，地域），交易记录（如购买频率，消费金额），客户互动数据（如服务使用频率，投诉记录），LTV预测相关变量等。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的商业数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于客户价值分析，预测建模及市场营销优化等领域，特别是在客户细分，LTV预测及个性化推荐等任务中具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于客户行为分析，LTV预测模型构建等学术研究，如客户忠诚度研究，高价值客户识别等。
行业应用：可以为零售，金融，电信等行业提供数据支持，特别是在客户关系管理，精准营销和客户留存策略方面。
决策支持：支持企业制定客户管理策略和营销计划，帮助优化资源分配和提升客户满意度。
教育和培训：作为商业分析，数据科学及市场营销课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户价值分析和预测模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索客户终身价值的规律与趋势，帮助用户实现高价值客户的精准识别和个性化服务策略，提升客户生命周期管理和企业盈利能力。
