Modellering van de ophoging

Uplift modeling is een analytisch hulpmiddel dat wordt gebruikt om te voorspellen welke consumenten of klanten het meest waarschijnlijk zullen reageren op een bepaalde marketing- of service-interventie. Het wordt veel gebruikt door marketeers en andere professionals om het potentieel van hun campagnes of diensten te maximaliseren.

Uplift-modellering maakt gebruik van een combinatie van voorspellende analyses en algoritmen voor machinaal leren om de klanten te identificeren die het meest zullen reageren op een aanbieding of campagne. Het verschilt van traditionele voorspellende modellen die vaak in marketing worden gebruikt, omdat het de netto-effecten van een actie voorspelt; dat wil zeggen, het verschil tussen wat er zou gebeuren als de klant de aanbieding of campagne zou krijgen en wat er zou gebeuren als dat niet het geval zou zijn. Dit geeft de marketeer een veel beter idee van op welke klanten hij zich moet richten voor maximaal resultaat.

Uplift-modellering kan worden gebruikt in een willekeurig aantal marketingcampagnes, van reclame en promoties tot direct mail en e-mailcampagnes. De techniek kan ook worden gebruikt bij klantsegmentatie en customer lifetime value-berekeningen.

Uplift modeling maakt gebruik van onderzoeksgegevens, zoals aangegeven gedrag of klantbeoordelingen, om modellen te bouwen. Met behulp van binaire classificeerders schat het model vervolgens in welke klanten positief en welke negatief zullen reageren op de campagne. Uplift-modellen gebruiken meestal logistische regressie of beslisbomen als voorspellingsalgoritmen.

Uplift modeling wordt steeds meer gebruikt nu bedrijven steeds digitaler worden, omdat er een grotere behoefte is om de effectiviteit van marketingcampagnes te maximaliseren en te richten. Hoewel het model effectief is, heeft het enkele beperkingen, zoals de noodzaak van een grote steekproef van klanten, het risico van gegevensvertekening en de moeilijkheid om de resultaten te interpreteren.