В чем отличие uplift-моделирования от других маркетинговых метрик?

Некоторые отличия uplift-моделирования от других маркетинговых метрик:

• Фокус на изменении выходного параметра. ambiata.com В отличие от других метрик, которые фокусируются на выходном показателе (например, продажах), uplift-моделирование рассматривает изменение выходного параметра, вызванное каким-либо воздействием (например, изменением продаж из-за электронной рекламы). ambiata.com
• Использование обработанной и контрольной групп. en.m.wikipedia.org {7-host} Для построения прогностической модели uplift-моделирования используются как обработанные, так и контролируемые клиенты. en.m.wikipedia.org {7-host}
• Выделение категорий клиентов. {9-host} Ключевой результат uplift-моделирования — выделение категорий клиентов: кто купит товар или совершит другое действие сам по себе, без дополнительных усилий со стороны компании, а с кем для этого нужно взаимодействовать. {9-host}
• Предсказание эффекта от действия. {6-host} В отличие от стандартных прогностических моделей, которые могут только предсказывать исход, uplift-моделирование предсказывает влияние или эффект от действия. {6-host}

Таким образом, uplift-моделирование ориентировано на оценку эффективности маркетинговых кампаний с учётом разницы в поведении клиентов при наличии воздействия и при его отсутствии, что позволяет определять, какие кампании работают лучше и куда инвестировать ресурсы для максимального роста. {9-host}