उत्थान मॉडलिंग

अपलिफ्ट मॉडलिंग एक विश्लेषणात्मक उपकरण है जिसका उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए किया जाता है कि कौन से उपभोक्ता या ग्राहक किसी विशेष विपणन या सेवा हस्तक्षेप पर प्रतिक्रिया देने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं। विपणक और अन्य पेशेवरों द्वारा अपने अभियानों या सेवाओं की क्षमता को अधिकतम करने के लिए इसका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

अपलिफ्ट मॉडलिंग उन ग्राहकों की पहचान करने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के संयोजन का उपयोग करती है जिनके पास किसी प्रस्ताव या अभियान पर सबसे अधिक प्रतिक्रिया होगी। यह आमतौर पर विपणन में उपयोग किए जाने वाले पारंपरिक पूर्वानुमान मॉडल से भिन्न है क्योंकि यह किसी कार्रवाई के शुद्ध प्रभावों की भविष्यवाणी करता है; अर्थात्, यदि ग्राहक को प्रस्ताव या अभियान भेजा गया तो क्या होगा और यदि नहीं भेजा गया तो क्या होगा, के बीच अंतर। इससे विपणक को बेहतर विचार मिलता है कि अधिकतम परिणाम के लिए किन ग्राहकों को लक्षित किया जाए।

अपलिफ्ट मॉडलिंग का उपयोग विज्ञापन और प्रचार से लेकर प्रत्यक्ष मेल और ईमेल अभियानों तक किसी भी विपणन अभियान में किया जा सकता है। इस तकनीक का उपयोग ग्राहक विभाजन और ग्राहक जीवनकाल मूल्य गणना में भी किया जा सकता है।

मॉडल बनाने के लिए अपलिफ्ट मॉडलिंग सर्वेक्षण डेटा का उपयोग करता है, जैसे कि बताया गया व्यवहार या ग्राहक समीक्षा। बाइनरी क्लासिफायर का उपयोग करते हुए, मॉडल तब अनुमान लगाता है कि कौन से ग्राहक सकारात्मक प्रतिक्रिया देंगे और कौन से अभियान पर नकारात्मक प्रतिक्रिया देंगे। अपलिफ्ट मॉडल आम तौर पर पूर्वानुमान एल्गोरिदम के रूप में लॉजिस्टिक रिग्रेशन या निर्णय पेड़ों का उपयोग करते हैं।

जैसे-जैसे व्यवसाय तेजी से डिजिटल होते जा रहे हैं, अपलिफ्ट मॉडलिंग का व्यापक रूप से उपयोग किया जा रहा है, क्योंकि मार्केटिंग अभियानों की प्रभावशीलता को अधिकतम करने और लक्षित करने की अधिक आवश्यकता है। हालाँकि यह मॉडल प्रभावी है, लेकिन इसकी कुछ सीमाएँ हैं, जैसे ग्राहकों के एक बड़े नमूने की आवश्यकता, डेटा पूर्वाग्रह का जोखिम और परिणामों की व्याख्या करने में कठिनाई।