一、解決的問(wèn)題：

　　通常的 Propensity Model 和 Response Model 只是給目標(biāo)用戶(hù)打了個(gè)分，并沒(méi)有確保模型的結(jié)果可以使得活動(dòng)的提升最大化；它沒(méi)有告訴市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)人員，哪個(gè)用戶(hù)最有可能提升活動(dòng)響應(yīng)；

　　因此，需要另外一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型，用來(lái)定向那些可以被營(yíng)銷(xiāo)推廣活動(dòng)明顯驅(qū)動(dòng)他們偏好響應(yīng)的用戶(hù)，也就是“營(yíng)銷(xiāo)敏感”用戶(hù)；

　　Uplift Model的最終目標(biāo)就是找到最有可能被營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)影響的用戶(hù)，從而提升活動(dòng)的反響(r(test)-r(control))、提升ROI、提升整體的市場(chǎng)響應(yīng)率；

　　因此，模型要避免推廣預(yù)算花在

　　（一）從購(gòu)買(mǎi)者角度來(lái)看：

　　（1）自然反應(yīng)的用戶(hù)(即不需要營(yíng)銷(xiāo)也會(huì)來(lái)的用戶(hù))；（2）頑固不會(huì)響應(yīng)的用戶(hù)；

　　（二）從流失者的角度來(lái)說(shuō)：

　　（1）肯定的用戶(hù)；

　　（2）因?yàn)檫M(jìn)行了市場(chǎng)推廣反而流失的用戶(hù)；

　　（3）沒(méi)有意識(shí)到是否有這個(gè)活動(dòng)會(huì)有什么影響的用戶(hù)；（即營(yíng)銷(xiāo)不敏感的用戶(hù)）

二、什么是uplift model ?

　　直接為treatment所帶來(lái)的影響提升建模；

三、如何進(jìn)行uplift modeling?（差分響應(yīng)）

方法（一）：

1、建立兩個(gè)logistic模型

Logit(Ptest(response|X,treatment =1)) = a+ b*X +c*treatment

Logit(Pcontrol(response|X,treatment=0) ) = a + b*X?

2、將兩個(gè)得分相減，計(jì)算uplift score

Score = Ptest(response|X,treatment =1) - Pcontrol(response|X,treatment =0)

方法（二）：

只用一個(gè)模型，但是建立兩個(gè)同樣的；

1、Logit(P(reponse|X) = a + b*X + c*treatment + d* treatment *X

2、將兩個(gè)得分相減得到uplift score

Score = P(response|X,treatment =1) - P(response|X,treatment =0)

?方法（三）：

knn modeling

方法（四）：

Naive Bayes

?四、uplift model使用過(guò)程中需要注意的問(wèn)題：

1、訓(xùn)練樣本

　　由于強(qiáng)化學(xué)習(xí)需要用到的是反饋數(shù)據(jù)，因此訓(xùn)練樣本的及時(shí)及自動(dòng)更新會(huì)是比較重要的方面（尤其是label的更新和實(shí)時(shí)特征的更新），才能體現(xiàn)出來(lái)強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)于機(jī)器學(xué)習(xí)的地方，使用用戶(hù)反饋的標(biāo)注樣本來(lái)更新訓(xùn)練樣本庫(kù)，可以使得反饋及時(shí)地得到學(xué)習(xí)，從而優(yōu)化算法效果；

2、label設(shè)計(jì)問(wèn)題

3、問(wèn)題定義

　　uplift的點(diǎn)與運(yùn)營(yíng)活動(dòng)指標(biāo)完美結(jié)合

4、冷啟動(dòng)策略問(wèn)題

5、抽樣訓(xùn)練時(shí)樣本有偏的問(wèn)題

?

?

總結(jié)：

　　?"Where traditional predictive modeling focuses on the outcome, uplift modeling focuses on the effectiveness of the treatment.Then, you can target resources on the cases that are likely to be positively impacted by the treatment."

　　Uplift Model 的精髓是，它專(zhuān)注于作用之后效果的提升，因此區(qū)分出“營(yíng)銷(xiāo)／核銷(xiāo)敏感人群”這一步特別重要，也是篩選特征的重要考慮方面；它對(duì)ROI結(jié)果的優(yōu)化，不是在于模型設(shè)計(jì)的復(fù)雜，而是在于將ROI的思維策略融入到了模型當(dāng)中。

　　但是其實(shí)ROI并不僅僅是提升核銷(xiāo)率，從長(zhǎng)遠(yuǎn)的營(yíng)銷(xiāo)價(jià)值來(lái)說(shuō)，ROI最優(yōu)化還需要考慮用戶(hù)的終身價(jià)值，也就是對(duì)用戶(hù)所投入的每一分錢(qián)，是否對(duì)該用戶(hù)長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看給企業(yè)帶來(lái)的價(jià)值是最大化的。

　　Uplift Model對(duì)正負(fù)樣本的定義就是，with treatment 和 without treatment的時(shí)候，是否具有response。

　　

上圖就是uplift model的建模假設(shè)矩陣。

?

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/zichun-zeng/p/8330358.html

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)咯，堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎(jiǎng)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的uplift model学习笔记的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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