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個人的購買紀錄雖能呈現客戶的個人價值，卻因為資料稀少而造成估計值不穩定；總合同一群人的購買紀錄雖能提高估計值的穩定性，卻須假設群內所有人是同質的。
層級貝氏模型估計法（Hierarchical Bayesian Estimation）結合個人估計與群體估計的優點，解決資料稀少性的問題，提供更準確的個人預測值。
顧客終身價值以遷徒路徑型態呈現，遠比常見的折現公式更具有行銷策略意義。
個人的購買紀錄雖能呈現客戶的個人價值，卻因為資料稀少而造成估計值不穩定；總合同一群人的購買紀錄雖能提高估計值的穩定性，卻須假設群內所有人是同質的。
層級貝氏模型估計法（Hierarchical Bayesian Estimation）結合個人估計與群體估計的優點，解決資料稀少性的問題，提供更準確的個人預測值。
顧客終身價值以遷徒路徑型態呈現，遠比常見的折現公式更具有行銷策略意義。