【摘 要】
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近年来,随着智能营销概念的广泛普及,商家逐渐意识到传统的Response响应模型无法区分营销敏感人群和自然转化人群。精准定位营销敏感人群,为不同用户差异化匹配优惠利益点,实现成本预算下最大化增量的营销目标,成为智能营销应用场景中必须面对的挑战。增益模型正是一种对特定干预措施带来的增量收益进行建模的方法。Uplift增益模型的开源算法在国外已经基本成熟,然而目前国内仍然缺乏对因果推断下增益算法的综述
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近年来,随着智能营销概念的广泛普及,商家逐渐意识到传统的Response响应模型无法区分营销敏感人群和自然转化人群。精准定位营销敏感人群,为不同用户差异化匹配优惠利益点,实现成本预算下最大化增量的营销目标,成为智能营销应用场景中必须面对的挑战。增益模型正是一种对特定干预措施带来的增量收益进行建模的方法。Uplift增益模型的开源算法在国外已经基本成熟,然而目前国内仍然缺乏对因果推断下增益算法的综述研究,并且关于增益算法的实际应用案例很少。为此,本文基于Uplift增益模型算法实现了智能营销的应用研究,主要有以下三个方面:第一,较为详细完整的阐述了增益模型技术的发展历程,从因果推断的起源到当前技术的成熟。本文介绍了国内外提升增益模型相关技术取得的成就,包括对增益模型的各类细分变种,如Meta-Learner Algorithms、Class Transformation Method和Tree-Based Algorithms的基础原理公式、模型构造流程、训练预测方法等内容的论述,以及增益模型特定评估指标的总结。第二,基于数据量为6万的市场推广活动数据集进行uplift提升模型的应用研究,主要含数据分析、数据建模及模型比较三个步骤,提供了完整的增益模型应用流程。在数据建模的过程中,第一步将基模型作为各类提升方法的模型参数进行训练和预测,并确定该基模型下的最优uplift建模方法。基模型有逻辑回归、随机森林、Adaboost、Cat Boost、Xgboost、Lightgbm六类常用分类学习器。第二步汇总基模型下的最优uplift模型,并与Tree-Based Model和Baseline模型比较,最终选出以Lightgbm为基模型的Single Model提升模型为最佳提升模型。实验结果图表显示最优模型相较Baseline模型有着最高达288.28%的显著效果提升,验证了uplift提升技术的有效性。第三,进一步扩大数据集的规模,在数据量为20万的零售英雄开源数据集上实现增益模型应用,对实验结果给出了详实的分析图表。创新性地增加智能营销落地方案的实现思路,包括模型预测uplift值后的用户分配策略以及模型上线进行A/B实验迭代的环节,从而丰富了增益模型在实际业务场景的应用流程。因此,本文认为在智能营销领域,使用Uplift增益模型可以精准预测用户的干预增量,从而实现成本预算下营销效率最大化。Uplift增益模型在业界的实践落地有着充满想象力的应用前景。
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