Ko'tarishni modellashtirish - Uplift modelling

Ko'tarishni modellashtirish, shuningdek, nomi bilan tanilgan bosqichma-bosqich modellashtirish, haqiqiy liftni modellashtirish, yoki aniq modellashtirish a bashoratli modellashtirish davolashning (to'g'ridan-to'g'ri marketing harakati kabi) shaxsning xatti-harakatlariga ta'sirini to'g'ridan-to'g'ri modellashtiradigan texnika.

Ko'tarishni modellashtirish dasturlari mavjud mijozlar bilan munosabatlarni boshqarish sotish, o'zaro sotish va saqlashni modellashtirish uchun. Shuningdek, u siyosiy saylovlarda va shaxsiylashtirilgan tibbiyot. Psixologiyadagi tegishli Differentsial prognoz tushunchasidan farqli o'laroq, Uplift Modellashtirish faol agentni qabul qiladi.

Kirish

Ko'tarishni modellashtirish tasodifiy usuldan foydalanadi ilmiy nazorat nafaqat harakat samaradorligini o'lchash, balki harakatga qo'shimcha javobni bashorat qiladigan modelni yaratish. Bu ma'lumotlar qazib olish asosan moliya xizmatlari, telekommunikatsiya va chakana savdo to'g'ridan-to'g'ri marketing sohalarida qo'llaniladigan texnika sotish, o'zaro sotish, churr va ushlab turish tadbirlar.

Ko'tarishni o'lchash

Marketing kampaniyasining ko'tarilishi odatda a o'rtasidagi javob darajasi farqi sifatida aniqlanadi davolangan guruh va tasodifiy boshqaruv guruh. Bu marketing guruhiga marketing harakati ta'sirini ajratish va ushbu individual marketing harakatining samaradorligini yoki boshqacha usulini o'lchashga imkon beradi. Halol marketing guruhlari o'zlarining kampaniyalarining o'sib borayotgan samarasi uchungina kredit olishadi.

Biroq, ko'plab sotuvchilar ko'tarilishni (ko'tarishdan ko'ra) davolash va nazorat qilish o'rtasidagi javob tezligining farqi deb ta'riflashadi, shuning uchun ko'tarilishni modellashtirishni bashoratli modellashtirish orqali ko'tarishni yaxshilash (ko'tarish) deb ta'riflash mumkin.

Quyidagi jadvalda taxminiy marketing kampaniyasi uchun javoblar soni va hisoblangan javob darajasi ko'rsatilgan aksiya tafsilotlari keltirilgan. Ushbu aksiya javob berish stavkasini 5% ga ko'targan holda aniqlanadi. U 50,000 qo'shimcha javoblarni yaratdi (100,000 - 50,000).

GuruhMijozlar soniJavoblarJavob darajasi
Davolangan1,000,000100,00010%
Boshqaruv1,000,00050,0005%

An'anaviy javobni modellashtirish

An'anaviy javobni modellashtirish odatda guruhni oladi davolangan mijozlar va ehtimoliy javob beruvchilarni javob bermaydiganlardan ajratib turadigan taxminiy modelni yaratishga urinishlar. bashoratli modellashtirish texnikalar. Odatda bu foydalanadi qaror daraxtlari yoki regressiya tahlili.

Ushbu model modelni yaratish uchun faqat davolangan mijozlardan foydalanadi.

Aksincha, ko'tarishni modellashtirish muomala qilingan va boshqariladigan mijozlardan foydalanib, qo'shimcha javobga yo'naltirilgan bashoratli modelni yaratadi. Ushbu turdagi modelni tushunish uchun xaridorlarni quyidagi guruhlarga ajratadigan asosiy segmentatsiya mavjud (ularning nomlari N. Radklif tomonidan taklif qilingan va [1])

  • Ishonchli narsalar : marketing harakatlariga faqat maqsadli bo'lganligi sababli javob beradigan mijozlar
  • Aniq narsalar : maqsadli yoki yo'qligiga javob beradigan mijozlar
  • Yo'qotilgan sabablar : maqsadli yoki yo'qligidan qat'iy nazar javob bermaydigan mijozlar
  • Bezovta qilmang yoki uxlab yotgan itlar : maqsadli bo'lganligi sababli javob berish ehtimoli kamroq bo'lgan mijozlar

Haqiqiy qo'shimcha javoblarni ta'minlaydigan yagona segment bu Ishonchli narsalar.

Upliftni modellashtirish mijozlarni yuqorida tavsiflangan guruhlarga ajratishi mumkin bo'lgan skorlama texnikasini taqdim etadi.

An'anaviy javobni modellashtirish ko'pincha Ishonchli narsalar ularni ajrata olmayotganligi Ishonchli narsalar.

Sarmoyadan foyda

Ko'tarishni modellashtirish faqat qo'shimcha javoblarga yo'naltirilganligi sababli, an'anaviy talablarni ishlab chiqarish va ushlab turish faoliyatiga nisbatan investitsiya holatlaridan juda kuchli daromad keltiradi. Masalan, faqat an-da ishonchli mijozlarni maqsad qilib tashqi marketing kampaniyasi, aloqa xarajatlari va shuning uchun har bir birlik uchun sarflangan daromad keskin yaxshilanishi mumkin.

Salbiy ta'sirlarni olib tashlash

Ko'tarishni modellashtirishning eng samarali usullaridan biri bu saqlash kampaniyalaridagi salbiy ta'sirlarni olib tashlashdir. Ham telekommunikatsiya, ham moliya xizmatlari sanoatida ko'pincha ushlab turish kampaniyalari mijozlarni shartnoma yoki qoidalarni bekor qilishga undashi mumkin. Ko'tarishni modellashtirish ushbu mijozlarni, bezovta qilmang, kampaniyadan olib tashlashga imkon beradi.

A / B-ga dastur va ko'p o'zgaruvchan sinov

Yagona davolash va nazorat guruhi borligi kamdan-kam hollarda bo'ladi. Ko'pincha "davolash" xabarning turli xil sodda o'zgarishi yoki bitta muolaja sifatida tasniflangan ko'p bosqichli aloqa strategiyasi bo'lishi mumkin. Bo'lgan holatda A / B yoki ko'p o'zgaruvchan sinov, ko'tarilishni modellashtirish testlardagi o'zgarishlarning xulq-atvor yoki demografik ko'rsatkichlar kabi boshqa maqsadli mezonlarga nisbatan sezilarli ko'tarilishni ta'minlay oladimi-yo'qligini tushunishga yordam beradi.

Ko'tarishni modellashtirish tarixi

Ning birinchi ko'rinishi haqiqiy javobni modellashtirish Radklif va Surrining asarlarida ko'rinadi.[2]

Viktor Lo ham ushbu mavzuda nashr etilgan Haqiqiy ko'tarish modeli (2002),[3] va keyinroq Radklif yana Bashorat qilingan ko'tarilishni nishonga olish uchun boshqaruv guruhlaridan foydalanish: ko'tarish modellarini qurish va baholash (2007).[4]

Radcliffe shuningdek, o'zining veb-saytida, Scientific Marketer-da juda tez-tez so'raladigan savollar (FAQ) bo'limini taqdim etadi.[5] Lo (2008) kelajakdagi tadqiqot yo'nalishlari bilan bir qatorda dasturni loyihalashtirishdan prognozli modellashtirishgacha optimallashtirishgacha bo'lgan umumiy asoslarni taqdim etadi.[6]

Mustaqil ravishda ko'tarilishni modellashtirish Piotr Rzepakovski tomonidan o'rganilgan. Symon Jaroshezich bilan birgalikda u moslashdi axborot nazariyasi ko'p sinflarni ko'tarish uchun qaror daraxtlari va 2010 yilda nashr etilgan.[7] Va keyinchalik 2011 yilda ular algoritmni bir nechta davolash ishlariga kengaytirdilar.[8]

Shunga o'xshash yondashuvlar o'rganildi shaxsiylashtirilgan tibbiyot.[9][10] Symon Jaroshevicz va Pyotr Rzepakovski (2014) ko'tarish metodologiyasini ishlab chiqdilar omon qolish tahlili va uni randomizatsiyalangan nazorat ostida sinov tahliliga qo'llagan.[11] Yong (2015) bemorlarni optimal tabaqalashtirish uchun dinamik dasturlash orqali matematik optimallashtirish algoritmini mashinada o'rganish usullari bilan birlashtirdi.[12]

Ko'tarishni modellashtirish - bu Differentsial bashorat qilishning eski psixologiya kontseptsiyasining alohida hodisasidir.[13] Diferensial bashoratdan farqli o'laroq, ko'tarilishni modellashtirish faol agentni qabul qiladi va ko'tarilish o'lchovini optimallashtirish metrikasi sifatida ishlatadi.

Ko'tarishni modellashtirish yaqinda kengaytirildi va turli xil narsalarga qo'shildi mashinada o'rganish kabi algoritmlar Induktiv mantiqiy dasturlash,[13] Bayes tarmog'i,[14] Statistik relyatsion ta'lim,[10] Vektorli mashinalarni qo'llab-quvvatlash,[15][16] Omon qolish tahlili[11] va Ansamblni o'rganish.[17]

Ko'tarishni modellashtirish marketing amaliyotida keng qo'llanilgan bo'lsa ham (siyosiy saylovlar bilan birga), marketing adabiyotlarida kamdan-kam uchraydi. Kane, Lo va Zheng (2014) marketing jurnalida bir nechta usullardan foydalangan holda uchta ma'lumotlar to'plamini sinchkovlik bilan tahlil qildilar va yangi yondashuv (To'rt kvadrant usuli deb nomlanuvchi) amalda juda yaxshi ishlaganligini isbotladilar.[18] Yaqinda Lo va Pachamanova (2015) ko'tarilishni modellashtirishni bir nechta davolash vaziyatlari bo'yicha retsept bo'yicha analitikaga kengaytirdilar va katta deterministik optimallashtirish muammolarini va taxminlar aniq bo'lmagan stoxastik optimallashtirish muammolarini hal qilish uchun algoritmlarni taklif qildilar.[19]

Ko'tarishni modellashtirishning batafsil tavsifi, uning tarixi, ko'tarilish modellarini yaratish uslubi, klassik model qurishda farqlar, shuningdek ko'tarilishga xos baholash texnikasi, turli xil dasturiy echimlarni taqqoslash va turli xil iqtisodiy stsenariylarni tushuntirish bilan bu erda tanishishingiz mumkin.[20]


Amaliyotlar

Ma'lumotlar to'plamlari

Izohlar va ma'lumotnomalar

  1. ^ N. Radklif (2007). Kimni saqlab qolish mumkinligini va kimni ushlab turish faoliyati bilan haydab chiqarilishini aniqlash. Stochastic Solution Limited
  2. ^ Radklif, N. J.; va Surry, P. D. (1999); Differentsial javoblarni tahlil qilish: bitta harakatning ta'sirini ajratish orqali haqiqiy javobni modellashtirish, yilda Kredit skoringi va kredit nazorati to'g'risidagi ish VI, Kredit tadqiqot markazi, Edinburg universiteti menejment maktabi
  3. ^ Lo, V. S. Y. (2002); Haqiqiy ko'tarish modeli, ACM SIGKDD Explorations yangiliklari, jild. 4, № 2, 78–86, manzil mavjud http://www.sigkdd.org/sites/default/files/issues/4-2-2002-12/lo.pdf Arxivlandi 2015-01-20 da Orqaga qaytish mashinasi
  4. ^ Radklif, N. J. (2007); Bashorat qilingan ko'tarilishni nishonga olish uchun boshqaruv guruhlaridan foydalanish: ko'tarish modellarini qurish va baholash, Direct Marketing Analytics Journal, To'g'ridan-to'g'ri marketing assotsiatsiyasi
  5. ^ Yuk ko'tarishni modellashtirish bo'yicha ilmiy marketing bo'yicha savollar
  6. ^ Mana, V. S. (2008) "Marketing ma'lumotlarini qazib olishda yangi imkoniyatlar". Ma'lumotlarni saqlash va qazib olish entsiklopediyasida, 2-nashr, Vang tomonidan tahrirlangan (2008), Idea Group Publishing.
  7. ^ Rzepakovskiy, Pyotr; Yaroshevich, Szymon (2010). Ko'tarishni modellashtirish uchun qaror daraxtlari. Ma'lumotlarni qazib olish bo'yicha IEEE 10 Xalqaro konferentsiyasi materiallari (ICDM'10). Sidney, Avstraliya. 441-450 betlar. doi:10.1109 / ICDM.2010.62. ISBN  978-1-4244-9131-5.
  8. ^ Rzepakovskiy, Pyotr; Yaroshevich, Szymon (2011). "Bir martalik va ko'p martalik muolajalar bilan ko'tarilishni modellashtirish uchun qaror daraxtlari". Bilim va axborot tizimlari. 32 (2): 303–327. doi:10.1007 / s10115-011-0434-0.
  9. ^ Kay, T .; Tian, ​​L .; Vong, P. H.; va Vey, L. J. (2009); Shaxsiy davolash usullarini tanlash uchun tasodifiy taqqoslangan klinik tekshiruv ma'lumotlarini tahlil qilish, Garvard universiteti biostatistikasi ishchi hujjatlar seriyasi, 97-qog'oz
  10. ^ a b Nassif, Xussam; Kuusisto, Fin; Burnside, Elizabeth S; Sahifa, Devid; Shavlik, Yahudo; Santos Kosta, Vitor (2013). Siz ko'targan bal (SAYL): ko'tarishni modellashtirish bo'yicha statistik munosabatlar. Mashinalarni o'rganish bo'yicha Evropa konferentsiyasi (ECML'13). Kompyuter fanidan ma'ruza matnlari. 8190. Praga. 595-611 betlar. doi:10.1007/978-3-642-40994-3_38. ISBN  978-3-642-38708-1. PMC  4492311. PMID  26158122.
  11. ^ a b Yaroshevich, Symon; Rzepakovski, Pyotr (2014). "Omon qolish ma'lumotlari bilan ko'tarilishni modellashtirish" (PDF). ACM SIGKDD Sog'liqni saqlash informatika bo'yicha seminar (HI KDD'14). Nyu-York, AQSh
  12. ^ Yong, F.H. (2015), "Stratifikatsiyalangan tibbiyotning miqdoriy usullari", doktorlik dissertatsiyasi, Biostatistika bo'limi, Garvard T.H. Chan sog'liqni saqlash maktabi, http://dash.harvard.edu/bitstream/handle/1/17463130/YONG-DISSERTATION-2015.pdf?sequence=1 .
  13. ^ a b Nassif, Xussam; Santos Kosta, Vitor; Burnside, Elizabeth S; Sahifa, Devid (2012). Aloqaviy differentsial bashorat. Mashinalarni o'rganish bo'yicha Evropa konferentsiyasi (ECML'12). Kompyuter fanidan ma'ruza matnlari. 7523. Bristol, Buyuk Britaniya. 617-632 betlar. doi:10.1007/978-3-642-33460-3_45. ISBN  978-3-642-33459-7.
  14. ^ Nassif, Xussam; Vu, Yirong; Sahifa, Devid; Burnside, Elizabeth (2012). "Mantiqiy differentsial bashorat Bayes Net, keksa ayollar uchun ko'krak bezi saratoni diagnostikasini takomillashtirish". Amerika tibbiyot informatika assotsiatsiyasi simpoziumi (AMIA'12). 2012: 1330–1339. PMC  3540455. PMID  23304412.
  15. ^ Kuusisto, Fin; Santos Kosta, Vitor; Nassif, Xussam; Burnsayd, Yelizaveta; Sahifa, Devid; Shavlik, Yahudo (2014). Differentsial bashorat qilish uchun vektorli mashinalarni qo'llab-quvvatlash. Mashinalarni o'rganish bo'yicha Evropa konferentsiyasi (ECML'14). Kompyuter fanidan ma'ruza matnlari. 8725. Nensi, Frantsiya. 50-65 betlar. doi:10.1007/978-3-662-44851-9_4. ISBN  978-3-662-44850-2. PMC  4492338. PMID  26158123.
  16. ^ Zanevich, Lukas; Yaroshevich, Szymon (2013). "Ko'tarishni modellashtirish uchun vektorli mashinalarni qo'llab-quvvatlash". IEEE ICDM ning birinchi sababchi kashfiyot bo'yicha seminari. Dallas, Texas.
  17. ^ Soltys, Mixal; Yaroshevich, Symon; Rzepakovski, Pyotr (2015). "Ko'tarishni modellashtirish uchun ansambl usullari". Ma'lumotlarni qazib olish va bilimlarni kashf etish. 29 (6): 1531–1559. doi:10.1007 / s10618-014-0383-9.
  18. ^ Keyn, K .; Mana, V.S.Y .; Zheng, J. (2014). "Haqiqiy javob beradigan mijozlar uchun konchilik va haqiqiy ko'tarish modellashtirish istiqbollari: yangi va amaldagi usullarni taqqoslash". Marketing tahlillari jurnali. 2 (4): 218–238. doi:10.1057 / jma.2014.18.
  19. ^ Mana, V.S.Y .; Pachamanova, D. (2015). "Bashoratli ko'tarishni modellashtirishdan retseptiv ko'tarish tahliliga: baholash xavfini hisobga olganda davolashni optimallashtirishga amaliy yondashuv". Marketing tahlillari jurnali. 3 (2): 79–95. doi:10.1057 / jma.2015.5.
  20. ^ R. Mishel, I. Shnakenburg, T. fon Martens (2019). "Maqsadni ko'tarish". Springer, ISBN  978-3-030-22625-1

Shuningdek qarang

Tashqi havolalar