Tõstmise modelleerimine

Tõusu modelleerimine on analüütiline tööriist, mida kasutatakse selleks, et ennustada, millised tarbijad või kliendid reageerivad kõige tõenäolisemalt konkreetsele turundus- või teenusesekkumisele. Turundajad ja teised spetsialistid kasutavad seda laialdaselt oma kampaaniate või teenuste potentsiaali maksimeerimiseks.

Tõusu modelleerimine kasutab ennustava analüütika ja masinõppe algoritmide kombinatsiooni, et tuvastada kliendid, kes reageerivad pakkumisele või kampaaniale kõige rohkem. See erineb turunduses tavaliselt kasutatavatest traditsioonilistest ennustamismudelitest selle poolest, et see ennustab tegevuse netomõju; ehk vahe selle vahel, mis juhtuks, kui kliendile pakkumine või kampaania saadetaks ja mis juhtuks siis, kui seda ei tehtaks. See annab turundajale palju parema ettekujutuse, milliseid kliente maksimaalse tulemuse saavutamiseks sihtida.

Tõusu modelleerimist saab kasutada paljudes turunduskampaaniates alates reklaamist ja tutvustustest kuni otsepostituse ja meilikampaaniateni. Seda tehnikat saab kasutada ka klientide segmenteerimisel ja kliendi eluea väärtuse arvutamisel.

Tõusu modelleerimine kasutab mudelite koostamiseks küsitlusandmeid, nagu väidetud käitumine või klientide arvustused. Kasutades binaarseid klassifikaatoreid, hindab mudel seejärel, millised kliendid reageerivad kampaaniale positiivselt ja millised negatiivselt. Tõusumudelid kasutavad prognoosimise algoritmidena üldiselt logistilist regressiooni või otsustuspuid.

Tõusu modelleerimist kasutatakse üha laialdasemalt, kuna ettevõtted muutuvad üha digitaalsemaks, kuna on suurem vajadus turunduskampaaniate tõhususe maksimeerimiseks ja sihtimiseks. Kuigi mudel on tõhus, on sellel mõned piirangud, näiteks vajadus suure klientide valimi järele, andmete kallutatuse oht ja tulemuste tõlgendamise raskus.