CC-OR-Net: Einheitlicher Ansatz zur LTV‑Vorhersage durch strukturelle Entkopplung

Die Vorhersage des Customer Lifetime Value (LTV) ist ein zentrales Problem im modernen Marketing. Sie ist durch eine stark ungleich verteilte, „zero‑inflated“ und lange Schwanz‑Verteilung gekennzeichnet, bei der die überwältigende Mehrheit der Nutzer im niedrigen bis mittleren Wertbereich liegt, während ein kleiner, aber entscheidender Anteil an „Whale“-Nutzern mit hohem Wert die gesamte Strategie beeinflusst.

Darüber hinaus existiert innerhalb des niedrigen bis mittleren Segments eine erhebliche Wertheterogenität. Traditionelle Ansätze greifen entweder auf starre statistische Annahmen zurück oder versuchen, Ranking und Regression über ordinale Buckets zu entkoppeln. Dabei wird die Ordinalität meist über Verlustfunktionen erzwingt, anstatt sie in der Architektur selbst zu verankern, was zu einem Ungleichgewicht zwischen globaler Genauigkeit und Präzision bei hochwertigen Nutzern führt.

Um diese Lücken zu schließen, präsentiert das neue Modell CC‑OR‑Net – Conditional Cascaded Ordinal‑Residual Networks. Das System nutzt eine strukturelle Entkopplung, die das Ranking architektonisch garantiert. Es besteht aus drei spezialisierten Komponenten: einem strukturellen Ordinal‑Decomposition‑Modul für robuste Rangordnung, einem intra‑Bucket‑Residual‑Modul für feine Regression und einem gezielten High‑Value‑Augmentation‑Modul, das die Genauigkeit bei Top‑Nutzern erhöht.

In umfangreichen Tests mit realen Datensätzen, die über 300 Millionen Nutzer umfassen, erzielt CC‑OR‑Net einen überlegenen Kompromiss zwischen allen wichtigen Geschäftskennzahlen. Es übertrifft aktuelle Spitzenmethoden und liefert eine ganzheitliche, kommerziell wertvolle LTV‑Vorhersage, die sowohl die globale Genauigkeit als auch die Präzision bei hochwertigen Kunden optimiert.