Como criar dezenas de resposta para comercialização de dados impulsionada
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Uma abordagem comum para respostas à campanha de marketing dirigida modelagem de dados é tentar estimar a probabilidade de obter uma resposta com base em suas variáveis de previsão. Esta técnica geralmente usa um procedimento chamado regressão logística. Esta abordagem pode levar em conta os dados tanto categóricas e medição.
Quando tal modelo é aplicado a um determinado público, o resultado é que cada consumidor é dada uma pontuação de resposta. Normalmente, este é um número entre 0 e 1 e pretende medir a probabilidade de que o cliente responder à sua campanha.
Estas pontuações de resposta realmente não se assemelham realmente probabilidades em tudo. Em outras palavras, se você acabou de enviar para as pessoas com escores de resposta acima 0,9, você não está indo para obter uma taxa de resposta de 90 por cento. A coisa importante sobre eles é que as pontuações mais elevadas deve ser associado a maiores taxas de resposta. Em outras palavras, essas pontuações são uma ferramenta boa classificação.
Isso traz de volta a noção de um gráfico de ganhos. Quando você testar seu modelo contra o seu grupo de validação e novamente quando você realmente implementá-lo, ganha gráficos são uma maneira muito fácil de visualizar como o modelo está realizando. A idéia é simples. Você classificar o seu público, pontuação resposta do maior para o menor. Em seguida, o gráfico da percentagem de respostas totais contra a percentagem de clientes por cima de cada nível de pontuação.
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As pontuações modelo são representados ao longo do fundo. Estas são as fileiras percentuais dos escores modelo. O mais à esquerda 10 por cento representa o 10 por cento da pontuação modelo. O eixo vertical representa a percentagem de respostas que vieram de clientes cuja pontuação ultrapassou um determinado percentil. Por exemplo, este gráfico está lhe dizendo que aproximadamente 70 por cento dos que responderam veio da mais alta 30 por cento da pontuação modelo.
Ao usar um gráfico de ganhos para avaliar um modelo, você está procurando, qualitativamente, pelo menos, por uma única coisa. Você quer que ele seja íngreme. Quanto mais rápido o seu percentual de resposta total levanta-se perto de 100 por cento, os poucos clientes que você teve que entrar em contato para obter essas respostas.
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Uma aplicação comum das informações fornecidas em um gráfico ganhos relaciona-se com dimensionamento o público de uma campanha. Quando chega a hora de selecionar um público-alvo usando seu modelo, você pode usar o gráfico ganhos para descobrir quantos clientes para enviar para. Ganhos gráficos são uma maneira poderosa de visualizar a eficiência segmentação que os modelos podem proporcionar.