اپ لفٹ ماڈلنگ

اپ لفٹ ماڈلنگ ایک تجزیاتی ٹول ہے جس کا استعمال یہ پیشین گوئی کرنے کے لیے کیا جاتا ہے کہ کون سے صارفین یا گاہک کسی خاص مارکیٹنگ یا سروس کی مداخلت کا سب سے زیادہ جواب دیں گے۔ یہ مارکیٹرز اور دیگر پیشہ ور افراد اپنی مہمات یا خدمات کی صلاحیت کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے بڑے پیمانے پر استعمال کرتے ہیں۔

اپلفٹ ماڈلنگ پیشین گوئی کے تجزیات اور مشین لرننگ الگورتھم کے امتزاج کا استعمال کرتی ہے تاکہ ان صارفین کی شناخت کی جا سکے جن کا کسی پیشکش یا مہم پر سب سے زیادہ ردعمل ہوگا۔ یہ روایتی پیش گوئی کرنے والے ماڈلز سے مختلف ہے جو عام طور پر مارکیٹنگ میں استعمال ہوتے ہیں کہ یہ کسی عمل کے خالص اثرات کی پیش گوئی کرتا ہے۔ یعنی، اگر گاہک کو پیشکش یا مہم بھیجی گئی تو کیا ہوگا اور اگر وہ نہیں بھیجے گئے تو کیا ہوگا۔ اس سے مارکیٹر کو بہت بہتر اندازہ ملتا ہے کہ زیادہ سے زیادہ نتائج کے لیے کن صارفین کو ہدف بنانا ہے۔

اپلفٹ ماڈلنگ کو اشتہارات اور پروموشنز سے لے کر براہ راست میل اور ای میل مہمات تک، مارکیٹنگ کی کسی بھی مہم میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس تکنیک کو کسٹمر سیگمنٹیشن اور کسٹمر لائف ٹائم ویلیو کے حساب کتاب میں بھی استعمال کیا جا سکتا ہے۔

Uplift ماڈلنگ سروے کے اعداد و شمار کا استعمال کرتی ہے، جیسا کہ بیان کردہ برتاؤ یا کسٹمر کے جائزے، ماڈل بنانے کے لیے۔ بائنری درجہ بندی کا استعمال کرتے ہوئے، ماڈل پھر اندازہ لگاتا ہے کہ کون سے گاہک مثبت ردعمل کا اظہار کریں گے اور کون سے مہم پر منفی ردعمل ظاہر کریں گے۔ اپلفٹ ماڈلز عام طور پر لاجسٹک ریگریشن یا فیصلے کے درختوں کو پیشن گوئی الگورتھم کے طور پر استعمال کرتے ہیں۔

کاروبار کے تیزی سے ڈیجیٹل ہونے کے ساتھ ساتھ اپلفٹ ماڈلنگ کا وسیع پیمانے پر استعمال ہوتا جا رہا ہے، کیونکہ مارکیٹنگ مہموں کی تاثیر کو زیادہ سے زیادہ اور ہدف بنانے کی ضرورت ہے۔ جب کہ ماڈل موثر ہے، اس کی کچھ حدود ہیں، جیسے کہ صارفین کے بڑے نمونے کی ضرورت، ڈیٹا کے تعصب کا خطرہ، اور نتائج کی تشریح کرنے میں دشواری۔