Modelagem de elevação

A modelagem de upplift é uma ferramenta analítica usada para prever quais consumidores ou clientes têm maior probabilidade de responder a uma determinada intervenção de marketing ou serviço. Ela é amplamente utilizada por profissionais de marketing e outros profissionais para maximizar o potencial de suas campanhas ou serviços.

A modelagem Uplift usa uma combinação de análise preditiva e algoritmos de aprendizado de máquina para identificar os clientes que terão a maior resposta a uma oferta ou campanha. É diferente dos modelos preditivos tradicionais comumente usados em marketing, pois prevê os efeitos líquidos de uma ação, ou seja, a diferença entre o que aconteceria se o cliente recebesse a oferta ou a campanha e o que aconteceria se não recebesse. Isso dá ao profissional de marketing uma ideia muito melhor de quais clientes devem ser alvos para obter o máximo resultado.

A modelagem de upplift pode ser usada em qualquer número de campanhas de marketing, desde publicidade e promoções até campanhas de mala direta e e-mail. A técnica também pode ser usada na segmentação de clientes e nos cálculos do valor do tempo de vida do cliente.

A modelagem Uplift usa dados de pesquisa, como comportamento declarado ou avaliações de clientes, para criar modelos. Utilizando classificadores binários, o modelo estima quais clientes reagirão de forma positiva e quais reagirão de forma negativa à campanha. Os modelos Uplift geralmente usam regressão logística ou árvores de decisão como algoritmos de previsão.

A modelagem Uplift está se tornando mais amplamente utilizada à medida que as empresas se tornam cada vez mais digitais, pois há uma necessidade maior de maximizar e direcionar a eficácia das campanhas de marketing. Embora o modelo seja eficaz, ele tem algumas limitações, como a necessidade de uma grande amostra de clientes, o risco de viés de dados e a dificuldade de interpretar os resultados.