Uplift-моделирование: увеличение эффективности воздействия на клиентов
Uplift-моделирование (моделирование воздействия) – инструмент, который позволяют предсказывать изменение в поведении пользователя в результате какого-либо целевого воздействия.
Наиболее широкое применение получил в маркетинговых комуникациях. А построение uplift-модели в целом подобно построению модели машинного обучения.
В основе uplift-моделирования лежит идея о том, что не все клиенты реагируют на коммуникации одинаково. Предполагается, что клиенты делятся на четыре основных сегмента:
🔹 «Лояльные» – клиенты, которые совершат целевое действия и без коммуникаций;
🔹 «Потерянные» – которые никогда не совершат целевое действие;
🔹 «Не беспокоить» – коммуникация с ними приведет лишь к негативу с их стороны;
🔹 «Убеждаемые» – коммуникация с ними подтолкнет их к совершению целевого действия. Без помощи, этого бы не произошло. Именно этот сегмент – наша цель.
Предположим, вы работаете в компании, которая предлагает подписку на онлайн-курсы. Вы хотите определить, какие клиенты наиболее склонны к продлению подписки после истечения текущего периода. Располагая такими данными, вы сможете оптимизировать свои маркетинговые усилия и максимизировать прибыль. С этим поможет Uplift-моделирование. Оно позволит выбирать тех клиентов, которым стоит отправить коммуникацию, чтобы повысить вероятность их положительного решения.
Приходилось ли вам использовать uplift-моделирование? Поделитесь своими историями в комментариях.
Uplift-моделирование (моделирование воздействия) – инструмент, который позволяют предсказывать изменение в поведении пользователя в результате какого-либо целевого воздействия.
Наиболее широкое применение получил в маркетинговых комуникациях. А построение uplift-модели в целом подобно построению модели машинного обучения.
В основе uplift-моделирования лежит идея о том, что не все клиенты реагируют на коммуникации одинаково. Предполагается, что клиенты делятся на четыре основных сегмента:
🔹 «Лояльные» – клиенты, которые совершат целевое действия и без коммуникаций;
🔹 «Потерянные» – которые никогда не совершат целевое действие;
🔹 «Не беспокоить» – коммуникация с ними приведет лишь к негативу с их стороны;
🔹 «Убеждаемые» – коммуникация с ними подтолкнет их к совершению целевого действия. Без помощи, этого бы не произошло. Именно этот сегмент – наша цель.
Предположим, вы работаете в компании, которая предлагает подписку на онлайн-курсы. Вы хотите определить, какие клиенты наиболее склонны к продлению подписки после истечения текущего периода. Располагая такими данными, вы сможете оптимизировать свои маркетинговые усилия и максимизировать прибыль. С этим поможет Uplift-моделирование. Оно позволит выбирать тех клиентов, которым стоит отправить коммуникацию, чтобы повысить вероятность их положительного решения.
Приходилось ли вам использовать uplift-моделирование? Поделитесь своими историями в комментариях.