Какие проблемы могут возникнуть при прогнозировании LTV (Lifetime Value) на полгода вперед?

Э, слушай, вот сидишь ты такой, пыхтишь над прогнозом LTV на полгода вперёд, а потом такой: «Ёпта, да тут же овердохуища подводных камней!». Прямо как будто пытаешься угадать, куда эта мартышлюшка-пользователь кинет свои бабки через полгода, когда он сейчас только пришёл и нихуя не понятно.

Первая беда — это нестационарность, чувак. Ты натренировал модель на данных, где все вели себя тихо-мирно, а тут бац — Новый год, и народ начинает тратить деньги как последний день. Или конкуренты выкатили какую-нибудь пиздопроебибну акцию, и твои пользователи сбежали к ним. Модель твоя, которая вчера была умницей, сегодня уже тупо смотрит в потолок и говорит «я нихуя не понимаю».

Потом, есть же новички, только что зашедшие. С ними вообще цирк. Это проблема «холодного старта». С них взять-то нечего, данных ноль. Ты на них смотришь и думаешь: «Ну и какой у тебя LTV, хитрая жопа?». А он молчит. Прогноз для них — это как пальцем в небо, доверия ебать ноль.

Дальше — данные. Ты думаешь, что у тебя всё чисто и красиво? Ага, щас. Транзакции вроде есть, а вот открывал ли он твои письма, или заходил ли на сайт после покупки — это уже тёмный лес. Может, трекинг сломался, а может, он просто через инкогнито сидит. Получается, модель голодает, ей не хватает признаков, вот она и тупит.

А ещё этот момент, когда клиента считать «ушедшим»? Вот взял ты популярные модели, типа BG/NBD. Там же нужно определить горизонт усечения. Скажешь «не покупал 3 месяца — мёртв», а он на четвёртый вернётся и накупит на овердохуища. Или наоборот — будешь ждать год, а модель будет считать активными кучу народу, который уже давно в рот тебе чих-пых. Сам от себя охуеешь, когда сравнишь прогноз с реальностью.

И, конечно, внешний мир. Модель твоя в тепличных условиях живёт. А в реальности-то что? Экономика накрылась медным тазом, законы поменяли или, не дай бог, опять какая ядрёна вошь по миру пошла. Эти факторы в данные обычно не зашиты, а LTV они переворачивают с ног на голову.

Вот как можно хотя бы попробовать проверить, не несёт ли твоя модель хуй в пальто:

import pandas as pd
import numpy as np
from lifetimes import BetaGeoFitter
from lifetimes.utils import calibration_and_holdout_data

# Допустим, у тебя уже есть датафрейм с транзакциями `transactions_df`
# Делим данные: одна часть для обучения модели, другая — чтобы её потом проебать
summary_cal_holdout = calibration_and_holdout_data(
    transactions_df,
    customer_id_col='user_id',
    datetime_col='date',
    calibration_period_end='2023-06-01',  # До этой даты учим
    observation_period_end='2023-12-01',  # А на этом отрезке проверяем
    freq='W'  # Считаем по неделям
)

# Кормим модель BG/NBD данными для обучения
bgf = BetaGeoFitter(penalizer_coef=0.0)
bgf.fit(
    summary_cal_holdout['frequency_cal'],
    summary_cal_holdout['recency_cal'],
    summary_cal_holdout['T_cal']
)

# Просим её нагадать, сколько покупок будет в следующие 26 недель (это ~6 месяцев)
summary_cal_holdout['predicted_purchases'] = bgf.predict(
    t=26,
    frequency=summary_cal_holdout['frequency_holdout'],
    recency=summary_cal_holdout['recency_holdout'],
    T=summary_cal_holdout['T_holdout']
)
# А теперь самое весёлое — сравниваем эти предсказания с тем, что было на самом деле в тестовом периоде. Вот тут-то и вылезает вся правда.

По своему опыту скажу: не стоит класть все яйца в одну корзину. Я обычно комбинирую методы. Вероятностные модели, как эта BG/NBD, дают хорошую базовую ставку. Но чтобы учесть все эти тонкие признаки вроде поведения на сайте, уже нужен градиентный бустинг или что-то подобное. И главное — не забывай модель регулярно взъебнуть, то есть переобучить на свежих данных, а то она отстанет от жизни и будет нести пургу. Волнение ебать, но так хоть как-то надёжнее.