Mô hình nâng cao

Mô hình nâng cao là một công cụ phân tích được sử dụng để dự đoán người tiêu dùng hoặc khách hàng nào có nhiều khả năng phản hồi nhất với một can thiệp tiếp thị hoặc dịch vụ cụ thể. Nó được sử dụng rộng rãi bởi các nhà tiếp thị và các chuyên gia khác để tối đa hóa tiềm năng của các chiến dịch hoặc dịch vụ của họ.

Mô hình nâng cao sử dụng kết hợp các thuật toán phân tích dự đoán và học máy để xác định những khách hàng sẽ có phản hồi cao nhất đối với ưu đãi hoặc chiến dịch. Nó khác với các mô hình dự đoán truyền thống thường được sử dụng trong tiếp thị ở chỗ nó dự đoán tác động thực của một hành động; nghĩa là, sự khác biệt giữa điều sẽ xảy ra nếu khách hàng nhận được ưu đãi hoặc chiến dịch và điều sẽ xảy ra nếu không nhận được ưu đãi hoặc chiến dịch đó. Điều này giúp nhà tiếp thị có ý tưởng tốt hơn nhiều về việc nhắm mục tiêu khách hàng nào để đạt được kết quả tối đa.

Mô hình nâng cao có thể được sử dụng trong bất kỳ chiến dịch tiếp thị nào, từ quảng cáo và khuyến mãi đến các chiến dịch gửi thư và email trực tiếp. Kỹ thuật này cũng có thể được sử dụng trong phân khúc khách hàng và tính toán giá trị trọn đời của khách hàng.

Lập mô hình nâng cao sử dụng dữ liệu khảo sát, chẳng hạn như hành vi đã nêu hoặc đánh giá của khách hàng, để xây dựng mô hình. Bằng cách sử dụng các phân loại nhị phân, mô hình sau đó sẽ ước tính khách hàng nào sẽ phản ứng tích cực và khách hàng nào sẽ phản ứng tiêu cực với chiến dịch. Các mô hình nâng cao thường sử dụng hồi quy logistic hoặc cây quyết định làm thuật toán dự báo.

Mô hình nâng cao đang được sử dụng rộng rãi hơn khi các doanh nghiệp ngày càng trở nên kỹ thuật số, vì nhu cầu tối đa hóa và nhắm mục tiêu hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị ngày càng lớn hơn. Mặc dù mô hình này hiệu quả nhưng nó có một số hạn chế, chẳng hạn như cần có một lượng lớn khách hàng, nguy cơ sai lệch dữ liệu và khó diễn giải kết quả.