Povznášející modelování

Modelování vzestupu je analytický nástroj používaný k předpovědi, kteří spotřebitelé nebo zákazníci s největší pravděpodobností zareagují na konkrétní marketingový nebo servisní zásah. Je široce používán obchodníky a dalšími profesionály, aby maximalizovali potenciál svých kampaní nebo služeb.

Uplift modeling využívá kombinaci prediktivní analýzy a algoritmů strojového učení k identifikaci zákazníků, kteří budou mít nejvyšší odezvu na nabídku nebo kampaň. Liší se od tradičních prediktivních modelů běžně používaných v marketingu v tom, že předpovídá čisté účinky akce; tedy rozdíl mezi tím, co by se stalo, kdyby zákazníkovi byla zaslána nabídka nebo kampaň, a tím, co by se stalo, kdyby tomu tak nebylo. To dává obchodníkovi mnohem lepší představu o tom, na které zákazníky se zaměřit, aby dosáhl maximálního výsledku.

Uplift modeling lze použít v libovolném počtu marketingových kampaní, od reklamy a propagace až po direct mail a e-mailové kampaně. Techniku lze také použít při segmentaci zákazníků a výpočtech celoživotní hodnoty zákazníka.

Uplift modeling využívá data z průzkumů, jako je deklarované chování nebo zákaznické recenze, k vytváření modelů. Pomocí binárních klasifikátorů pak model odhaduje, kteří zákazníci budou na kampaň reagovat pozitivně a kteří negativně. Modely vzestupu obecně používají jako předpovědní algoritmy logistickou regresi nebo rozhodovací stromy.

Uplift modeling se stále více používá, protože podniky se stále více digitalizují, protože existuje větší potřeba maximalizovat a zacílit efektivitu marketingových kampaní. I když je model efektivní, má určitá omezení, jako je potřeba velkého vzorku zákazníků, riziko zkreslení dat a obtížnost interpretace výsledků.