Uplift model已经成为了当前市场营销领域中的热点话题。这项技术模型会在广告模型预测的基础上进行考虑，帮助企业更有效地向客户推销商品和服务。是市场决策做过程中非常重要的一部分，这篇文章将会从多个方面详细阐述uplift model的工作原理和应用场景。
一、Uplift model基础
Uplift model，有时也称为上升模型，是一种用于预测干预后用户行为的ML模型。uplift model通过统计学分析，测量特定用户的特点和行为，为企业提供了有针对性的行动计划，协助企业促进特定行为。
与传统机器学习模型相比，uplift model的表现力更强，因为它考虑了客户信息的变化，而非仅仅预测客户是否会购买。通过统计学方法，uplift model可以帮助企业识别是哪种类型的用户可能会购买产品、接受折扣或者减少选择。将uplift model应用于实际问题，可以帮助企业更加专业地营销推广并最终提高整体ROI。
二、Uplift model的应用
uplift model主要应用于市场营销领域，帮助企业制定和实施对有影响力的人群的的有针对性推销策略，以提高ROI。那么该如何应用？
uplift model能够辨别仅由自身动机去购买商品或服务的用户和仅由推广策略动机购买商品或服务的用户。这个方法对于企业采用行动策略非常重要。比起在每个用户身上投入大量人力、物力和财力，在卖点更高的用户身上，专注于进行更大投资，能够从长远角度提高ROI。
除了市场营销领域，uplift model在医疗领域也有着广泛应用。对于一些病患，同样的治疗可能导致不同的结果。uplift model能够帮助医生找出哪些患者对于哪一种治疗计划反应最强，并推荐特定治疗方案。
三、Uplift model的实现
下面是一个uplift model的代码实现。此代码实现使用数据集”wave_whole”。在数据集wave_whole中，uplift的度量是Y和Y0之间的差额。下面是一个用Python实现的uplift model示例：
#加载数据集
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
#生成样本数据
X, Y = make_classification(n_samples=100000, n_features=10, n_informative=10,
n_redundant=0, n_classes=2, random_state=42,
shuffle=True)
#计算Y值
Y_no_noise = Y - 2*X[:, 0]**2 + 0.5*X[:, 1]
#分割训练集和测试集
train_x, text_x, train_y, test_y, y_no_noise_train, y_no_noise_test = train_test_split(X, Y, Y_no_noise, test_size=0.2, random_state=42)
#从sklearn.ensemble中导入RandomForestClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
#使用RandomForestClassifier训练模型
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=42)
rfc.fit(train_x, train_y)
#使用UpliftTreeClassifier
from sklift.models import uplift_tree
uplift_model = uplift_tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=5, min_samples_leaf=100, min_samples_treatment=50, n_reg=100, evaluationFunction='KL', control_name='0')
uplift_model.fit(train_x, train_y, y_no_noise_train)
上述代码中，模型的训练代码虽然简单，但在实际生产中应该选用更加高效的方法。最后，我们提供一个通过广告提供商Incrementality进行uplift model分析的工具：
const model = new IncrementalityModel('random', ['feature_1', 'feature_2', 'feature_3', 'feature_4', 'feature_5', ],
url);
// For example the 'load' event from the body
window.addEventListener('load', async() => {
let cost = await model.getCosts();
let impact = await model.getImpacts();
});
四、总结
通过对Uplift model技术模型进行了解和学习，我们可以清楚地了解其在市场营销、医疗和其他领域中的应用，同时，通过代码实现，我们也可以看到其实现起来非常方便。总之，uplift model是一个非常有前途的技术，它的应用可以帮助企业创造更大的商业价值，并最终提高ROI。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/270413.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 