Customer Lifetime Value - Application to Banking Sector

Abstract

Diplomová práce: Customer Lifetime Value - Application to Banking Sector Autor: Zuzana Lajksnerová Abstrakt Tato práce se zabývá výpočtem hodnoty životního cyklu zákazníka pro klienty druhé největší české komerční banky - Československé obchodní banky a.s.. Cílem je odhadnout zisk, který každý jednotlivec bance přinese za první rok, dva, čtyři od založení profilu, ale i za celou dobu, po kterou je zákazníkem. První, teoretická část obsahuje strukturovaný přehled modelovacích přístupu v dostupné literatuře. V druhé, praktické části jsou vyvinuty dva rozdílné modely, které jsou posléze aplikovány na klientská data 2.7 milionů zákazníků ČSOB. Tato predikce bere v úvahu jak příjmy z jednotlivých produktů, tak pravděpodobnost, že zákazník bude tento produkt využívat. Na odhady obou modelů je použito několik různých ekonometrických metod, a to lineární regrese, bootstrap, probit a multinomiální logit. Výsledky analýzy ukazují, že demografické údaje jako je věk a pohlaví a také proměnné související s produkty významně ovlivňuje výslednou úroveň hodnoty klienta. Rovněž je prokázáno, že vyšší potenciální příjmy jsou spojeny s muži, lidmi v produktivním věku a loajálními zákazníky.

Master Thesis: Customer Lifetime Value - Application to Banking Sector Author: Zuzana Lajksnerová Abstract This thesis deals with the calculation of the customer life value for clients of second largest Czech commercial banks - Československá obchodní banka a.s.. The aim is to estimate the revenue each individual brings to the bank within the first year, two, four since creating a profile but also during the whole time he or she remains in their customer base. The first, theoretical part contains of structured overview of the modeling approach from available literature. In the second part, we develop two different models, which are subsequently applied on client data of 2.7 million ČSOB customers. The prediction takes into account both revenues from each product and probability that customer will use this product. For estimation of the two models we use several different econometric methods, thus linear regression, bootstrap, probit and multinomial logit. The results show that demographic data such as age and gender, as well as product related variables, greatly inuence the final level of value of customer. It is also shown that higher potential earnings are associated with men, people of working age and loyal customers.