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Enregistrement W3123104763

A Note on Willingness to Spend and Customer Lifetime Value for Firms with Limited Capacity

2011· article· en· W3123104763 sur OpenAlexaff
Phillip E. Pfeifer, Антон Овчінніков

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCustomer equityCustomer lifetime valueBusinessCustomer retentionCustomer profitabilityCustomer to customerMarketingCustomer advocacyCashMicroeconomicsEconomicsFinanceService (business)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper draws a distinction between customer lifetime value (CLV) and willingness to spend (WTS). By WTS we mean the maximum amount the firm should be willing to spend to acquire (retain) the customer relationship. In order to avoid the double counting of cash flows when summing the CLVs of customers, we suggest including only direct cash flows in the formulation of CLV. This convention means that CLV will equal WTS if (and, for the most part, only if) the firm's relationships with customers are independent. By independent we mean that the acquisition (retention) of Jane Doe has no effect on the cash flows of any other current or future customers. In contrast to well-understood demand-side dependencies among customer relationships (such as referrals), this paper highlights a particular kind of supply-side dependency—that created when the firm is limited in the number of customers it can serve. Using an extended version of the model of Blattberg and Deighton (“Manage Marketing by the Customer Equity Test, ” Harvard Business Review, July–August 1996, 136–144) of customer equity, we demonstrate that, for a firm at capacity (in this model), CLV is no longer relevant to marketing spending decisions and the firm can prefer a lower-CLV customer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,010
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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