希望我沒有用錯文章類別，若有錯誤請見諒 最近老闆想幫客戶做一個分析 概念上十分有道理，但我想半天覺得模型好像不是這樣做的 有請強者指點迷津 狀況是，客戶A每個月都會抓出過去三個月沒有消費紀錄的消費者 寄給他們特別高額度的折扣券，如果沒回應連續寄五個月 一旦有回應就回到一般loyalty program 現在我老闆想做一個probability model去估計response rate 但是他想要兩個部分 - 預估的整體response rate，跟本來就會有的base response 第二部份的概念就是，有些消費者本來消費周期也許就是三四個月或更長 所以你不寄折扣給他她自己也是會回來買的，你現在寄給他反而虧了 我老闆說他可以想說是兩個模型，然後給他相減 overall response model - frequency-based response model = incremental 我完全不確定可以這樣做， 如果只是純粹估計結果應該用logit regression就好，然後用各種變數去估計 但第二部分我不確定可以用過去週期做個模型來當基礎線 請大師指點，謝謝 ps 我有的資料有: 過去兩年的銷售紀錄，過去三年寄出去的所有折扣券跟兌換紀錄 目前使用SPSS --

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 208.80.64.224 ※ 編輯: blindcat 來自: 208.80.64.224 (03/06 13:57)