Uplift建模

Uplift建模（增益建模）是用户增长与营销优化方法论的核心环节，在随机分流与试验设计的数据基础上，识别”谁因为我们的干预而改变了行为”。

模型目标

预测用户对干预的边际反应，即计算：

• 增益效果 = 有干预时的转化概率 - 无干预时的转化概率
• 公式表示：uplift_score = P(Y=1|T=1, X) - P(Y=1|T=0, X)

主要建模方法

1. Two-Model方法

   • 分别在实验组和对照组建立预测模型
   • 计算两个模型预测结果的差值作为uplift分数

2. 更高级的因果学习方法

   • X-Learner：考虑实验组和对照组的异质性
   • T-Learner：将处理效应建模为协变量的函数
   • DragonNet：通过神经网络同时建模结果和干预概率

更多详情可参考因果建模方法总览。

衍生方法

1. 规则挖掘法

   • 在实验组寻找高响应规则
   • 在对照组验证自然转化率
   • 取二者差值大的规则作为筛选标准

2. 结合其他特征分析

   • RFM特征（Recency, Frequency, Monetary）
   • 关联规则挖掘
   • 行为序列分析

模型评估

• Uplift模型评估指标

模型输出

• 为每个用户计算uplift_score
• 正值表示干预有正向作用
• 负值表示干预可能造成反效果
• 数值大小代表干预强度

模型结果将用于Top-K排序与灰度精准投放环节，筛选最适合干预的用户群体。

相关项目

• Uplift精准营销分析系统