Uplift-Modellierung

Uplift-Modellierung ist ein Analysetool, mit dem vorhergesagt werden kann, welche Verbraucher oder Kunden am wahrscheinlichsten auf eine bestimmte Marketing- oder Serviceintervention reagieren. Es wird häufig von Vermarktern und anderen Fachleuten verwendet, um das Potenzial ihrer Kampagnen oder Dienstleistungen zu maximieren.

Beim Uplift-Modelling wird eine Kombination aus prädiktiver Analytik und Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet, um die Kunden zu identifizieren, die am stärksten auf ein Angebot oder eine Kampagne reagieren. Es unterscheidet sich von herkömmlichen, im Marketing häufig verwendeten prädiktiven Modellen dadurch, dass es die Nettoeffekte einer Aktion vorhersagt; also den Unterschied zwischen dem, was passieren würde, wenn dem Kunden das Angebot oder die Kampagne zugesandt würde, und dem, was passieren würde, wenn dies nicht der Fall wäre. Dadurch erhält der Vermarkter eine viel bessere Vorstellung davon, welche Kunden er für maximale Ergebnisse ansprechen sollte.

Uplift-Modellierung kann in einer Vielzahl von Marketingkampagnen eingesetzt werden, von Werbung und Verkaufsförderung bis hin zu Direktwerbung und E-Mail-Kampagnen. Die Technik kann auch bei der Kundensegmentierung und bei der Berechnung des Customer Lifetime Value verwendet werden.

Beim Uplift-Modellieren werden Umfragedaten wie Verhaltensangaben oder Kundenbewertungen zum Erstellen von Modellen verwendet. Mithilfe binärer Klassifikatoren schätzt das Modell dann, welche Kunden positiv und welche negativ auf die Kampagne reagieren werden. Uplift-Modelle verwenden im Allgemeinen logistische Regression oder Entscheidungsbäume als Prognosealgorithmen.

Uplift-Modelle werden immer häufiger eingesetzt, da Unternehmen zunehmend digitaler werden und die Effektivität von Marketingkampagnen stärker maximiert und gezielter eingesetzt werden muss. Obwohl das Modell effektiv ist, weist es einige Einschränkungen auf, z. B. die Notwendigkeit einer großen Kundenstichprobe, das Risiko einer Datenverzerrung und die Schwierigkeit, die Ergebnisse zu interpretieren.