Cómo crear partituras de respuesta para la comercialización de datos impulsada
Un enfoque común de datos impulsada respuestas de campaña de marketing de modelado es tratar de estimar la probabilidad de obtener una respuesta en función de sus variables de predicción. Esta técnica generalmente utiliza un procedimiento llamado Regresión logística. Este enfoque puede tener en cuenta tanto los datos categóricos y medición.
Cuando se aplica un modelo de este tipo a un público dado, el resultado es que cada consumidor se le da una puntuación de respuesta. Por lo general, este es un número entre 0 y 1 y pretende medir la probabilidad de que el cliente respondiendo a su campaña.
Estas puntuaciones de respuesta realmente no se parecen en realidad probabilidades en absoluto. En otras palabras, si usted apenas envía a las personas con las puntuaciones de respuesta por encima de 0.9, usted no va a conseguir una tasa de respuesta del 90 por ciento. Lo importante de ellos es que las puntuaciones más altas deben estar asociados con mayores tasas de respuesta. En otras palabras, estos resultados son una buena herramienta de clasificación.
Esto trae la noción de un gráfico de ganancias. Al probar el modelo en contra de su grupo de validación y de nuevo cuando realmente implementarlo, gana gráficos son una manera muy fácil de visualizar cómo el modelo se está realizando. La idea es simple. Ordenar su público por puntuación de la respuesta de mayor a menor. Luego grafica el porcentaje del total de respuestas contra el porcentaje de clientes por encima de cada marcador equilibrado.
Las puntuaciones modelo se representan a lo largo de la parte inferior. Estos son los rangos percentiles de las puntuaciones de modelo. El 10 por ciento más a la izquierda representa el 10 por ciento de las puntuaciones de modelo. El eje vertical representa el porcentaje de respuestas que vino de los clientes cuya puntuación supera un rango percentil dado. Por ejemplo, esta gráfica te dice que aproximadamente el 70 por ciento de los encuestados provenía del 30 por ciento más alto de las puntuaciones de modelo.
Cuando se utiliza un gráfico de ganancias para evaluar un modelo, que está buscando, cualitativamente, al menos, por una sola cosa. Usted quiere que sea pronunciada. El más rápido de su porcentaje total de respuesta se levanta cerca del 100 por ciento, los pocos clientes que había que ponerse en contacto para obtener esas respuestas.
Una aplicación común de la información proporcionada en un gráfico de ganancias se relaciona con el tamaño de su audiencia para una campaña. Cuando llega el momento de seleccionar un público objetivo utilizando su modelo, puede utilizar la tabla de ganancias para averiguar cuántos clientes de correo a. Tablas Ganancias son una poderosa manera de visualizar la eficiencia objetivo de que los modelos pueden proporcionar.
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