Pemodelan peningkatan

Pemodelan peningkatan adalah alat analisis yang digunakan untuk memprediksi konsumen atau pelanggan mana yang paling mungkin merespons intervensi pemasaran atau layanan tertentu. Ini digunakan secara luas oleh pemasar dan profesional lainnya untuk memaksimalkan potensi kampanye atau layanan mereka.

Pemodelan peningkatan menggunakan kombinasi analitik prediktif dan algoritme pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi pelanggan yang akan memiliki respons tertinggi terhadap suatu penawaran atau kampanye. Ini berbeda dengan model prediktif tradisional yang biasa digunakan dalam pemasaran karena model ini memprediksi dampak bersih dari suatu tindakan; yaitu perbedaan antara apa yang akan terjadi jika penawaran atau kampanye dikirimi pelanggan dan apa yang akan terjadi jika tidak. Hal ini memberikan pemasar gagasan yang lebih baik tentang pelanggan mana yang harus ditargetkan untuk hasil maksimal.

Pemodelan peningkatan dapat digunakan dalam sejumlah kampanye pemasaran, mulai dari periklanan dan promosi hingga kampanye surat langsung dan email. Teknik ini juga dapat digunakan dalam segmentasi pelanggan dan penghitungan nilai seumur hidup pelanggan.

Pemodelan peningkatan menggunakan data survei, seperti perilaku yang dinyatakan atau ulasan pelanggan, untuk membangun model. Dengan menggunakan pengklasifikasi biner, model tersebut kemudian memperkirakan pelanggan mana yang akan bereaksi positif dan mana yang akan bereaksi negatif terhadap kampanye. Model peningkatan umumnya menggunakan regresi logistik atau pohon keputusan sebagai algoritma peramalannya.

Pemodelan uplift semakin banyak digunakan seiring dengan semakin digitalnya bisnis, karena adanya kebutuhan yang lebih besar untuk memaksimalkan dan menargetkan efektivitas kampanye pemasaran. Meskipun model ini efektif, model ini memiliki beberapa keterbatasan, seperti kebutuhan sampel pelanggan yang besar, risiko bias data, dan kesulitan dalam menafsirkan hasil.