고객 생애 가치(CLV)를 예측하기 위한 모델을 개발할 때 어떤 요소를 고려하고, 이를 통해 비즈니스 위험을 어떻게 관리할 수 있을까요?

학부 데이터 분석 수업에서 가상의 이커머스 고객 데이터로 CLV를 예측하는 과제를 맡았는데, 처음엔 여러 변수를 다 넣어야 할 것 같아서 막막했습니다. 저는 일단 재구매 주기와 평균 구매금액 두 가지만으로 단순 추정값을 먼저 계산해봤습니다. 교수님이 "이걸로 충분하다고 생각하냐"고 물으셨고, 저는 "충분하지 않지만, 이게 기준선이 돼야 다른 변수의 효과를 확인할 수 있다"고 답했습니다. 교수님이 "그 논리가 맞다"고 하셨는데, 사실 그 답을 하면서 저도 처음 그 논리를 정리한 순간이었습니다. 처음엔 너무 단순하다는 생각에 발표를 망설였는데, 단순한 기준선을 먼저 만드는 게 복잡한 모델보다 먼저라는 걸 그때 배웠습니다.