Если коротко, то это построение модели для поиска сегмента клиентов, на которых коммуникация окажет максимальный эффект. Бизнес-задачу тут можно сформулировать следующим образом: нам нужно, чтобы после коммуникации клиенты выполнили целевое действие, будь то покупка, регистрация или какой-то другой шаг.
В отличие от обычного предсказательного моделирования, uplift моделирование анализирует не просто вероятность совершения действия, а разницу в поведении между двумя группами: тех, кто подвергся воздействию (например, получил рекламное предложение), и тех, кто не подвергся. Это позволяет выделить клиентов, для которых воздействие будет наиболее эффективным — они с наибольшей вероятностью изменят свое поведение благодаря коммуникации.
Пример использования: компания хочет отправить промо-акции. С помощью uplift модели можно выявить тех клиентов, которые не купили бы продукт без акции, но сделают это, если им предложить скидку. Такой подход позволяет существенно повысить эффективность маркетинговых кампаний и снизить затраты на лишние коммуникации.
Если коротко, то это построение модели для поиска сегмента клиентов, на которых коммуникация окажет максимальный эффект. Бизнес-задачу тут можно сформулировать следующим образом: нам нужно, чтобы после коммуникации клиенты выполнили целевое действие, будь то покупка, регистрация или какой-то другой шаг.
В отличие от обычного предсказательного моделирования, uplift моделирование анализирует не просто вероятность совершения действия, а разницу в поведении между двумя группами: тех, кто подвергся воздействию (например, получил рекламное предложение), и тех, кто не подвергся. Это позволяет выделить клиентов, для которых воздействие будет наиболее эффективным — они с наибольшей вероятностью изменят свое поведение благодаря коммуникации.
Пример использования: компания хочет отправить промо-акции. С помощью uplift модели можно выявить тех клиентов, которые не купили бы продукт без акции, но сделают это, если им предложить скидку. Такой подход позволяет существенно повысить эффективность маркетинговых кампаний и снизить затраты на лишние коммуникации.
#данные
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Pinterest (PINS) closed at $71.75 in the latest trading session, marking a -0.18% move from the prior day. This change lagged the S&P 500's daily gain of 0.1%. Meanwhile, the Dow gained 0.9%, and the Nasdaq, a tech-heavy index, lost 0.59%.
Heading into today, shares of the digital pinboard and shopping tool company had lost 17.41% over the past month, lagging the Computer and Technology sector's loss of 5.38% and the S&P 500's gain of 0.71% in that time.
Investors will be hoping for strength from PINS as it approaches its next earnings release. The company is expected to report EPS of $0.07, up 170% from the prior-year quarter. Our most recent consensus estimate is calling for quarterly revenue of $467.87 million, up 72.05% from the year-ago period.
Among the actives, Ascendas REIT sank 0.64 percent, while CapitaLand Integrated Commercial Trust plummeted 1.42 percent, City Developments plunged 1.12 percent, Dairy Farm International tumbled 0.86 percent, DBS Group skidded 0.68 percent, Genting Singapore retreated 0.67 percent, Hongkong Land climbed 1.30 percent, Mapletree Commercial Trust lost 0.47 percent, Mapletree Logistics Trust tanked 0.95 percent, Oversea-Chinese Banking Corporation dropped 0.61 percent, SATS rose 0.24 percent, SembCorp Industries shed 0.54 percent, Singapore Airlines surrendered 0.79 percent, Singapore Exchange slid 0.30 percent, Singapore Press Holdings declined 1.03 percent, Singapore Technologies Engineering dipped 0.26 percent, SingTel advanced 0.81 percent, United Overseas Bank fell 0.39 percent, Wilmar International eased 0.24 percent, Yangzijiang Shipbuilding jumped 1.42 percent and Keppel Corp, Thai Beverage, CapitaLand and Comfort DelGro were unchanged.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from kr
