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
Telegram and Signal Havens for Right-Wing Extremists
Since the violent storming of Capitol Hill and subsequent ban of former U.S. President Donald Trump from Facebook and Twitter, the removal of Parler from Amazon’s servers, and the de-platforming of incendiary right-wing content, messaging services Telegram and Signal have seen a deluge of new users. In January alone, Telegram reported 90 million new accounts. Its founder, Pavel Durov, described this as “the largest digital migration in human history.” Signal reportedly doubled its user base to 40 million people and became the most downloaded app in 70 countries. The two services rely on encryption to protect the privacy of user communication, which has made them popular with protesters seeking to conceal their identities against repressive governments in places like Belarus, Hong Kong, and Iran. But the same encryption technology has also made them a favored communication tool for criminals and terrorist groups, including al Qaeda and the Islamic State.
Launched in 2013, Telegram allows users to broadcast messages to a following via “channels”, or create public and private groups that are simple for others to access. Users can also send and receive large data files, including text and zip files, directly via the app.The platform said it has more than 500m active users, and topped 1bn downloads in August, according to data from SensorTower.Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from vn
