비디오: EnSight Aerodynamic Analysis Part 1 of 2 2024
예측 분석을 사용하여 타겟팅 한 고객이 어쨌든 구매하지 않았 음을 어떻게 알 수 있습니까? 이 질문을 명확히하기 위해 여러 가지 방법으로 다시 이야기 할 수 있습니다.
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마케팅 담당자와 연락을하지 않아도 고객이 구매하지 않았 음을 어떻게 알 수 있습니까?
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고객에게 보낸 것이 그녀의 구매에 영향을 미쳤다는 것을 어떻게 알 수 있습니까?
제품 또는 서비스에 대한 관심이 이미 예상되는 고객의 하위 집합을 취하고 있습니다.
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전환에 특별한 영향을 미치지 않는 고객에게 마케팅 비용을 낭비합니다.
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고객이 구매를 유도하기 위해 사용하는 할인이 불필요하기 때문에 순 마진이 감소 할 수 있습니다.
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모델 평가에서 응답에 대한 크레딧을 잘못받습니다.
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실제 리프트 모델링
및 순수 모델링 이라고도 불리는 상승 형 모델링 은 어떤 고객이 어떤 고객을 연락을 취하는 경우 변환하십시오. 구매를 설득 할 수 있지만 연락을해야만 구매할 수있는 고객.
확실한 것:
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연락처에 상관없이 구매할 고객. 잃어버린 원인:
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연락하지 않는 고객. 방해 금지:
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연락하지 않아야하는 고객. 그들에게 연락하면 구독을 취소하거나, 제품을 반납하거나, 가격 조정을 요청하는 것과 같은 부정적인 반응을 유발할 수 있습니다. 상승 형 모델링은 설득 가능한 것만 타겟팅합니다. 유망한 것으로 들리 겠지만, 향상 모델은 응답 모델보다 생성하기가 훨씬 어렵습니다. 이유는 다음과 같습니다.
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일반적으로 응답 모델링보다 샘플 크기가 더 커야합니다. 샘플을 네 그룹으로 나누고 설득력있는 그룹 만 사용하기 때문입니다. 그런 다음 모델의 유효성을 측정하기 위해 더 이상 분할해야합니다. 이 그룹은 잠재적으로 응답 모델링의 목표 크기보다 훨씬 작습니다. 그러나 목표 크기와 복잡성이 작 으면 작업량과 비용이 응답 모델링을 통한 사용을 정당화 할 수 없습니다.
세분화의 정확성을 측정하기가 어려울만큼 고객을 완벽하게 4 개 그룹으로 구분하는 것은 어렵습니다.이러한 모델의 성공 여부를 측정하는 것은 고객의 행동 변화를 측정하기위한 것이지, 고객이 접촉을 통해 구입했는지의 여부에 대한 구체적인 조치가 아니라 측정하기가 어렵습니다.
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단일 고객의 행동을 정확하게 측정하기 위해서는 사실상 그녀를 복제하고 동일한 클론을 그룹으로 분리해야합니다. 첫 번째 (치료받는 그룹)는 다음을받습니다. 두 번째 (대조군)는 그렇지 않았다. 그런 공상 과학 시나리오를 제쳐 놓고, 현실에 대한 몇 가지 양보를하고 모델의 성공에 대한 유용한 추정치를 얻기 위해 몇 가지 대체 (더 어려운) 방법을 사용해야합니다. 이러한 어려움에도 불구하고 일부 모델 제작자는 융기 모델링이 진정한 마케팅 효과를 제공한다고 주장합니다. 응답을 인위적으로 부풀게하는 Sure Things를 타겟팅에 포함시키지 않아 응답 모델링보다 효율적이라고 생각합니다. 이러한 이유 때문에 예측 분석을 사용하여 타겟 마케팅에 대한 선택이 고감도 모델링이라고 생각합니다.
상승 모델링은 여전히 대상 마케팅에서 비교적 새로운 기술입니다. 많은 회사들이이를 사용하기 시작했으며 고객 유지, 마케팅 캠페인, 심지어 대통령 캠페인에서도 성공을 거두었습니다.
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일부 전문가들은 오바마 대통령의 2012 년 대통령 선거 승리 모델을 향상시키기 위해 노력하고 있습니다. 캠페인의 데이터 분석가는 융기 모델링을 사용하여 연락처의 영향을 가장 많이받는 유권자를 집중적으로 타겟팅했습니다. 소셜 미디어, TV, 다이렉트 메일 및 전화와 같은 몇 가지 연락 채널을 통해 맞춤 메시지를 사용했습니다. 그들은 설득력있는 그룹을 설득하기위한 그들의 노력을 집중했습니다. 그들은이 전략에 크게 투자했습니다. 명백하게 그것은 돈을 지불했다.
