Modelización del levantamiento

La modelización del Uplift es una herramienta analítica utilizada para predecir qué consumidores o clientes tienen más probabilidades de responder a una determinada intervención de marketing o servicio. Lo utilizan mucho los profesionales del marketing y otros profesionales para maximizar el potencial de sus campañas o servicios.

El modelo Uplift utiliza una combinación de análisis predictivo y algoritmos de aprendizaje automático para identificar a los clientes que tendrán una mayor respuesta a una oferta o campaña. Se diferencia de los modelos predictivos tradicionales utilizados habitualmente en marketing en que predice los efectos netos de una acción; es decir, la diferencia entre lo que ocurriría si se enviara al cliente la oferta o campaña y lo que ocurriría si no se le enviara. De este modo, el responsable de marketing tiene una idea mucho más clara de los clientes a los que debe dirigirse para obtener los máximos resultados.

La modelización de la repercusión puede utilizarse en numerosas campañas de marketing, desde publicidad y promociones hasta campañas de correo directo y correo electrónico. La técnica también puede emplearse en la segmentación de clientes y el cálculo del valor del ciclo de vida del cliente.

Los modelos de mejora utilizan datos de encuestas, como el comportamiento declarado o las opiniones de los clientes, para construir modelos. Mediante clasificadores binarios, el modelo calcula qué clientes reaccionarán positivamente y cuáles negativamente a la campaña. Los modelos Uplift suelen utilizar regresión logística o árboles de decisión como algoritmos de previsión.

El uso del modelo Uplift se está generalizando a medida que las empresas se vuelven cada vez más digitales, ya que existe una mayor necesidad de maximizar y orientar la eficacia de las campañas de marketing. Aunque el modelo es eficaz, tiene algunas limitaciones, como la necesidad de una muestra amplia de clientes, el riesgo de sesgo de los datos y la dificultad de interpretar los resultados.