Uplift Modeling方法

Uplift Modeling采用随机科学控制，不仅可以衡量事务行为的有 效性，还可以建立预测模型、预测行为的增量响应。它是一种数据挖 掘技术，主要应用于金融服务、电信和零售直销行业，用于追加销 售、交叉销售、客户流失和扣除留置。通常的Propensity Model和Response Model只是给目标用户打了 个分，并没有确保模型的结果可以使得活动的提升最大化，它没有告 诉市场营销人员哪个用户最有可能提升活动响应，因此需要另一个统 计模型来定位那些可以被营销推广活动明显驱动他们偏好响应的用 户，也就是“营销敏感”用户。 Uplift Model的最终目标就是找到最 有可能被营销活动影响的用户，从而提升活动的反响（r(test)- r(control)），提升ROI（投资回收率），提升整体的市场响应率。 下面说明进行Uplift Modeling的方法。