我正在学习使用使用 Pareto/NBD 模型的 BTYD 包来预测客户何时会回来。然而，关于这个模型的所有文献都充满了数学，并且似乎没有对该模型的工作原理进行简单/概念性的解释。是否可以理解非数学家的 Pareto/NBD 模型？我已经阅读了Fader的这篇著名论文。Pareto/NBD 模型做出以下假设：
一世。在活跃时，客户在长度为 t 的时间段内进行的交易数量以交易率 λ 分布泊松。
ii. 跨客户交易率的异质性遵循具有形状参数 r 和尺度参数 α 的伽马分布。
iii. 每个客户都有一个未观察到的“生命周期”，长度为 τ。客户变得不活跃的这一点呈指数分布，退出率 µ。
iv) 客户辍学率的异质性遵循具有形状参数 s 和尺度参数 β 的伽马分布。
v. 交易率 λ 和退出率 μ 因客户而异。”
我不理解假设（ii）、（iii）和（iv）的（直觉）基本原理。为什么只有这些发行版，为什么没有其他发行版？
BG/NBD 模型假设还包括：
i.) 在活跃时，客户进行的交易数量遵循交易率 λ 的泊松过程。这相当于假设事务之间的时间以事务率 λ 呈指数分布
ii) λ 中的异质性服从伽马分布
iii) 在任何交易之后，客户以概率 p 变得不活跃。因此，客户“退出”的点根据 pmf 的（移动的）几何分布分布在交易中
iv) p 的异质性服从 beta 分布
假设 (ii)、(iii) 和 (iv) 的（直觉）合理性也不明显。
我将不胜感激任何帮助。谢谢。