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傾向增益和提升度圖

「提升度」和「增益」圖表提供視覺化,可評估計分模型的潛在效能,以評估受眾定義部分的效能。
增益和提升度圖表是專為評估計分模型的潛在效能而建立的視覺化圖表。 這些圖表會評估人口中每個部分的效能。
要開啟提升度或增益圖表
  1. 選擇 Add Visualization > Predictive Analytics > Scoring .
  2. 將滑鼠指標 Model Complete 暫留在已儲存的分數上。
關於提升度和增益圖表
提升度和增益圖表是測量預測模型值的實用視覺工具。 這兩個圖表都包含提升度曲線(綠色)和基線(粉紅色)。 對於「 增益圖 」,提升度曲線與基線之間的距離代表您使用預測模式可改善回應(或「增益」)的效能。 這個好處是透過優先順序和鎖定最有可能轉換的潛在客戶(客戶/訪客)來實現,而非隨機向客戶/訪客行銷。 如此,您就可量化使用預測模型來選擇要聯絡哪些潛在客戶的預期價值。
與增益圖表類似,提升 ​度圖表顯示您收到正面回應的可能性,高於隨機聯絡潛在客戶的可能性。 您希望提升曲線與基線之間的距離盡可能大,表示使用預測模型與客戶聯繫可帶來更大的預期收益。 在數學上,增益和提升度圖的定義如下:
  • Gain =(使用預測模型與潛在客戶聯絡的預期回應)/(隨機聯繫潛在客戶的預期回應)
  • 提升度 =(使用預測模型識別之潛在客戶特定群組大小的預期回應)/(隨機識別之潛在客戶相同特定群組大小的預期回應)
提升度和增益圖表範例
例如,以零售商為例,想要透過電子郵件進行再行銷活動來銷售瑜伽褲。 過去,分析師預計,根據類似此類的過去電子郵件再行銷活動,平均回應率為20%。 雖然分析師的電子郵件資料庫中有近500萬客戶,但企業只想將最有可能回應電子郵件和購買的客戶行銷。 如此一來,公司就可以將宣傳的投資報酬率提升到最大,同時確保他們不會不必要地傳送電子郵件給不感興趣的客戶。 在預期回應率為20%的情況下,行銷人員和分析師預期約有100萬客戶可能會回應及購買。 這位分析師不想隨機猜測20%的回應中會包含哪些客戶,而是想要明智地預測100萬潛在客戶中(在500萬客戶的資料庫中)最有可能回應的哪些。
分析師使用Adobe的「受眾評分」功能,將成功定義為潛在客戶點按電子郵件並購買瑜伽褲(相依變數)。 在選取獨立變數(根據分析資料關聯和受眾叢集等分析所得的經驗和知識)後,每個潛在客戶都會根據其積極回應電子郵件再行銷活動(點選電子郵件和購買瑜伽褲)的可能性得分。 分析師會根據預測模型開啟產生的增益和提升度圖表。
Y軸顯示累積預期正面回應的百分比。 在我們的例子中,我們預計總共會有100萬個正面反應。 Y軸上20%的值相當於100萬個預期正面反應中的20%,即20萬個正面反應。 X軸顯示已接觸的潛在客戶的百分比。 在我們的範例中,x軸代表電子郵件資料庫中500萬客戶的一小部分。 基準(粉紅色)是整體回應率——如果您連絡潛在客戶的X%,則會收到總正面回應的X%。 使用預測模型時,提升曲線(綠色)會顯示透過接觸特定潛在客戶百分比(x軸)而獲得的正面回應百分比(y軸)。
「提升度」圖表會繪製預期的提升度,因為使用預測模型來判斷在收到並點選電子郵件後,最有可能購買瑜伽褲的前100萬名潛在客戶。 若要聯絡20%未使用預測模型的隨機選取潛在客戶,您應該會得到20%的回應者。 不過,使用預測模型來識別最有可能回應的前20%潛在客戶,您預期會收到50%的回應者。 20%時,升程曲線的y值為50/20 = 2.5。提升圖顯示相較於隨機抽樣的潛在客戶,您接受回應者的可能性有多高。 例如,根據預測模型僅聯絡20%的潛在客戶,相較於未使用任何預測模型,您的回應者人數將增加2.5倍。