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성향 이득 및 리프트 차트

상승도 및 게인 차트는 대상자 중 정의된 부분에 대한 성과를 평가하기 위해 점수가 매겨진 모델의 잠재적 성과를 평가하는 시각화를 제공합니다.
게인 및 리프트 차트는 점수가 매겨진 모델의 잠재적 성능을 평가하기 위해 만들어진 시각화입니다. 이 차트는 인구 중 각 부분에 대한 성과를 평가합니다.
리프트 또는 게인 차트 열기
  1. 선택 Add Visualization > Predictive Analytics > Scoring .
  2. 저장된 Model Complete 점수 위로 마우스를 가져갑니다.
리프트 및 게인 차트 정보
리프트 및 게인 차트는 예측 모델의 값을 측정하는 데 유용한 시각적 도구입니다. 두 차트 모두 리프트 곡선(녹색)과 기준선(분홍색)으로 구성됩니다. 게인 차트의 ​경우 리프트 곡선과 기준 요소 사이의 거리는 예측 모드를 사용할 때 응답(또는 "게인")의 성능을 향상시킬 수 있는 정도를 나타냅니다. 이러한 이점은 마케팅을 임의 고객/방문자로 전환하기 보다는 전환율이 가장 높은 잠재 고객(고객/방문자)을 우선시하고 타깃팅하여 실현됩니다. 이러한 방식으로 예측 모델을 사용하여 연락할 잠재 고객을 선택하는 예상 가치를 수량화할 수 있습니다.
상승도 차트와 유사하게 상승도 차트는 잠재 고객과 무작위로 접촉했을 때보다 긍정적인 응답을 받을 가능성이 얼마나 큰지를 보여줍니다. 예측 모델을 사용하여 고객에게 연락하여 예상된 결과를 나타내면서 리프트 곡선과 기준선 사이의 거리를 가능한 한 크게 설정해야 합니다. 수학적으로 게인 및 리프트 차트는 다음과 같이 정의됩니다.
  • 게인 = (예측 모델을 사용하여 잠재 고객에게 연락하는 예상 응답) / (잠재 고객과 무작위로 연락하는 경우 예상되는 응답)
  • 상승도 = (예측 모델을 사용하여 식별된 잠재 고객의 특정 그룹 크기 간의 예상 응답) / (무작위로 식별된 잠재 고객의 동일한 특정 그룹 크기 간의 예상 응답)
리프트 및 게인 차트의 예
예를 들어, 요가 바지를 판매하기 위해 이메일 리마케팅 캠페인을 시작하려는 소매업체의 예를 생각해 보십시오. 지금까지 분석가는 이와 유사한 과거 이메일 재마케팅 캠페인을 기준으로 평균 20%의 응답률을 예상하고 있습니다. 분석가는 이메일 데이터베이스에 거의 500만 명의 고객을 보유하고 있지만 기업은 이메일과 구매 시 가장 많이 응답하는 고객만을 대상으로 마케팅을 전개하고 있습니다. 이러한 방식으로, 회사는 관심 없는 고객에게 이메일을 불필요하게 보내지 않으면서 캠페인의 ROI를 극대화할 수 있습니다. 마케터와 분석가는 예상 응답률이 20%인 점을 감안할 때 약 100만 명의 고객이 응답하여 구매할 것으로 예상하고 있습니다. 이러한 고객 중 어떤 고객이 20%의 응답에 속할 것인지 무작위로 예측하는 것이 아니라, 분석가는 100만 개의 잠재 고객(500만 명의 데이터베이스 중)이 응답할 가능성이 가장 높은 잠재 고객을 예측하는 데 주력하고 있습니다.
분석가는 Adobe의 고객 점수 지정 기능을 사용하여 성공적인 비즈니스를 이메일 클릭 및 요가 바지(종속 변수)를 구매한다고 정의합니다. 개별 변수(데이터 상관 관계 분석 및 다른 분석 간의 고객 클러스터링을 통해 얻은 경험과 지식 기반)를 선택한 후 각 잠재 고객이 이메일 재마케팅 캠페인에 긍정적으로 응답할 수 있는 가능성(이메일 클릭 및 요가 바지 구입)을 기준으로 점수가 매겨집니다. 분석가는 예측 모델에 따라 결과 게인 및 리프트 차트를 엽니다.
y축은 예상되는 누적 긍정 응답 비율을 보여줍니다. 우리의 예에서, 우리는 총 백만 개의 긍정적인 반응을 예상합니다. y축에 있는 20%의 값은 예상되는 100만 개의 긍정적인 응답 중 20% 또는 200,000개의 긍정적인 응답에 해당합니다. X축은 잠재 고객이 방문한 비율을 보여줍니다. 이 예에서는 x축이 이메일 데이터베이스에 포함된 500만 고객의 일부분을 나타냅니다. 기준선(분홍색)은 전체 응답율입니다. 잠재 고객의 X%에 연락하면 전체 긍정적인 응답 중 X%를 받게 됩니다. 예측 모델을 사용하여 리프트 곡선(녹색)은 주어진 잠재 고객 비율(x축)에 연결하여 얻은 긍정적인 응답 비율(y축)을 표시합니다.
리프트 차트는 예측 모델을 사용하여 이메일을 수신하고 클릭한 후 요가 바지를 구매할 가능성이 가장 높은 상위 100만 잠재 고객을 판별한 결과로 예상되는 리프트를 표시합니다. 예측 모델을 사용하지 않고 임의로 선택한 잠재 고객 중 20%에 연락하려면 응답자의 20%가 응답해야 합니다. 그러나 예측 모델을 사용하여 응답할 가능성이 가장 높은 잠재 고객의 상위 20%를 식별하면 응답자 중 50%가 응답할 것으로 예상됩니다. 20%의 리프트 곡선의 y 값은 50/20 = 2.5입니다.리프트 차트는 잠재 고객의 임의 샘플에 연락하는 경우보다 응답자가 얼마나 더 많이 수신될 수 있는지를 보여줍니다. 예를 들어 예측 모델을 기반으로 한 잠재 고객의 20%만 연락하면 예측 모델을 사용하지 않은 응답자의 2.5배에 도달합니다.