Pareto/NBDモデル
顧客の購買行動から、購買確率をポアソン分布、離脱までの時間を指数分布とし、さらにこれらの確率分布のパラメタ（平均値）をガンマ分布に従う混合分布モデルとすることで、顧客の個別性をも表現可能としたPareto/NBDモデルが、顧客の生存確率を説明する方法としては決定的なモデルとなった こっちのがより正確な記述かな。
阿部（2004）によれば, 以下の 2 つの仮定を置くことで, RF（リセンシーとフリクエンシー）指標のみから, 顧客の生存期間を求めることができたのでした.
仮定 1：お客さんの購買行動はレート λ のポアソンプロセスに従う.
仮定 2：お客さんの生存時間 τ（購買が維持される期間）はパラメータ μ の指数分布に従う.
引用元の人のPDFが一番だろうか。阿部誠
顧客の離脱が観測できない “非契約型 (Non-contractual)” 顧客関係管理で，優良顧客の判別に RFM (recency, frequency, monetary-value) 分析が広く使われていることは，リセンシー，フリクエンシー，マネタリバリューの 3 指標が顧客の購買行動を簡潔に集約していることを裏付けている．しかし既存のマーケティング文献では，これらの指標間の関係，そして顧客生涯価値(CLV) との関係で矛盾した結果が報告されており，さらなる研究による一般経験化の必要性が求められている．本論文では，RFM 指標の根底にある顧客の 3 行動プロセス—購買頻度，生存期間，1 回当たり購買金額—をモデル化し，これらの相互関係と CLV との関連を分析する．提案された階層ベイズ・モデルでは，この 3 行動プロセスを顧客のデモグラフィク変数と関連付けることで，CLV の高い新規顧客獲得への知見などの経営上の示唆を得る． ベンチマークのpareto/NBDに勝ったとのこと。顧客の属性などで個別の仮定を置いてるのかな。。想像...