അപ്ലിഫ്റ്റ് മോഡലിംഗ്

ഉപഭോക്താക്കൾ അല്ലെങ്കിൽ ഉപഭോക്താക്കൾ ഒരു പ്രത്യേക മാർക്കറ്റിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ സേവന ഇടപെടലിനോട് പ്രതികരിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ള ഒരു വിശകലന ഉപകരണമാണ് അപ്ലിഫ്റ്റ് മോഡലിംഗ്. വിപണനക്കാരും മറ്റ് പ്രൊഫഷണലുകളും അവരുടെ കാമ്പെയ്‌നുകളുടെയോ സേവനങ്ങളുടെയോ സാധ്യതകൾ പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഇത് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഒരു ഓഫറിലോ കാമ്പെയ്‌നിനോ ഏറ്റവും ഉയർന്ന പ്രതികരണം ലഭിക്കുന്ന ഉപഭോക്താക്കളെ തിരിച്ചറിയാൻ പ്രവചനാത്മക അനലിറ്റിക്‌സിന്റെയും മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെയും സംയോജനമാണ് അപ്‌ലിഫ്റ്റ് മോഡലിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. മാർക്കറ്റിംഗിൽ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന പരമ്പരാഗത പ്രവചന മോഡലുകളിൽ നിന്ന് ഇത് വ്യത്യസ്തമാണ്, അത് ഒരു പ്രവർത്തനത്തിന്റെ മൊത്തം ഫലങ്ങളെ പ്രവചിക്കുന്നു; അതായത്, ഉപഭോക്താവിന് ഓഫറോ കാമ്പെയ്‌നോ അയച്ചാൽ എന്ത് സംഭവിക്കും, അവർ ഇല്ലെങ്കിൽ എന്ത് സംഭവിക്കും എന്ന വ്യത്യാസം. പരമാവധി ഫലത്തിനായി ഏത് ഉപഭോക്താക്കളെ ടാർഗെറ്റുചെയ്യണം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള മികച്ച ആശയം ഇത് വിപണനക്കാരന് നൽകുന്നു.

പരസ്യങ്ങളും പ്രമോഷനുകളും മുതൽ നേരിട്ടുള്ള മെയിൽ, ഇമെയിൽ കാമ്പെയ്‌നുകൾ വരെയുള്ള ഏത് മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്‌നുകളിലും അപ്‌ലിഫ്റ്റ് മോഡലിംഗ് ഉപയോഗിക്കാം. ഉപഭോക്തൃ വിഭജനത്തിലും ഉപഭോക്തൃ ആയുഷ്കാല മൂല്യ കണക്കുകൂട്ടലുകളിലും ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കാം.

മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് അപ്ലിഫ്റ്റ് മോഡലിംഗ്, പ്രസ്താവിച്ച പെരുമാറ്റം അല്ലെങ്കിൽ ഉപഭോക്തൃ അവലോകനങ്ങൾ പോലുള്ള സർവേ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ബൈനറി ക്ലാസിഫയറുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഏത് ഉപഭോക്താക്കൾ അനുകൂലമായി പ്രതികരിക്കുമെന്നും ഏത് കാമ്പെയ്‌നിനോട് പ്രതികൂലമായി പ്രതികരിക്കുമെന്നും മോഡൽ കണക്കാക്കുന്നു. അപ്ലിഫ്റ്റ് മോഡലുകൾ സാധാരണയായി ലോജിസ്റ്റിക് റിഗ്രഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ഡിസിഷൻ ട്രീകൾ പ്രവചന അൽഗോരിതമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്‌നുകളുടെ ഫലപ്രാപ്തി വർദ്ധിപ്പിക്കേണ്ടതും ടാർഗെറ്റുചെയ്യേണ്ടതും കൂടുതലായതിനാൽ, ബിസിനസുകൾ കൂടുതൽ ഡിജിറ്റൽ ആകുന്നതിനനുസരിച്ച് അപ്‌ലിഫ്റ്റ് മോഡലിംഗ് കൂടുതൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു. മോഡൽ ഫലപ്രദമാണെങ്കിലും, ഉപഭോക്താക്കളുടെ വലിയ സാമ്പിളിന്റെ ആവശ്യകത, ഡാറ്റാ ബയസിന്റെ അപകടസാധ്യത, ഫലങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാനുള്ള ബുദ്ധിമുട്ട് എന്നിവ പോലുള്ള ചില പരിമിതികൾ ഇതിന് ഉണ്ട്.