数据分析 36 计(7):营销增益模型 (Uplift Model) 识别营销敏感用户群,Python 实现

Tian
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2021年2月17日17:52:04
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摘要

Response model 探究事件干预与转化效果的是相关关系,而 uplift model 探究因果关系。uplift model 能直观的知道哪个用户最有可能受事件干预(这里主要指营销活动)影响,最终可通过向这类用户制定营销方案,以保证在活动预算有限的情况下,提升整体的用户转化效果。

数据分析 36 计(7):营销增益模型 (Uplift Model) 识别营销敏感用户群,Python 实现

1. uplift模型

一般营销活动效果分析都用 Response Model,但是比起 uplift 模型,它只是在探究营销活动干预与用户转化的相关关系 (Correlation),比如某次的广告曝光,用户 A 的转化概率为 1%,用户 B 的转化概率为 2%,那么你会选择哪个用户受这次广告曝光的影响更大?一般会回答用户 B,但是我们忽略了一组数据,就是在自然转化情况下,用户 A 自然转化概率为 0.5%,用户 B 的自然转化概率为 1.8%。那么用户 A 的 uplift 值为 0.5%,用户 B 的 uplift 值为 0.2。说明真正归因到这次广告带来的效果上,对用户 A 的转化影响更大。

广告 自然 uplift值
用户A 1% 0.5% 0.5%
用户B 2% 1.8% 0.2%

那么从这个案例可以知道 Response model 探究事件干预与转化效果的是相关关系,而 uplift model 探究因果关系。uplift model 能直观的知道哪个用户最有可能受事件干预(这里主要指营销活动)影响,最终可通过向这类用户制定营销方案,以保证在活动预算有限的情况下,提升整体的用户转化效果。因此,uplift model 可以找到那些更容易被营销推广活动驱动他们偏好响应的用户,也就是“营销敏感”用户,从而提升活动的反响、提升 ROI、提升整体的市场响应率,促成营销效用最大化。uplift model 的目标是避免推广预算花在这几类用户上面,最终将成本花在那些需要营销促进才会转化的用户。

(一)从购买者角度来看:

  • 自然反应的用户(即不需要营销也会来的用户);
  • 决不会响应的用户(即营销了也不会来的用户);

(二)从流失者的角度来说:

  • 肯定的用户(即不需要营销也会流失的用户);
  • 因为进行了市场推广反而流失的用户(即营销会流失的用户);

2. 用户营销敏感度预测,Python实现(代码在文章末尾)

Uplift Model 的学术定义为用于估计某种干预对个体行为的因果效应。用户在有干预和没干预两种情况下的结果差的形式如下:
$$P(Y_i|X_i,T_i=1)-P(Y_i|X_i,T_i=0)$$

 

......

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