Выделение сегментов клиентов для эффективных маркетинговых коммуникаций на базе применения uplift моделирования

Аннотация

Азарнова Т.В., Ярош Е.В.

Дата поступления статьи: 18.06.2025

Традиционные маркетинговые методы продвижения товаров и услуг ориентируются на широкую аудиторию и не учитывают индивидуальные характеристики потребителей, что может привести к небольшому проценту положительных откликов и даже к отрицательным откликам (потере клиентов). Широкий охват аудитории приводит к увеличению стоимости маркетинговых взаимодействий и не гарантирует достижение целей маркетинговых кампаний. В такой ситуации ставится задача минимизации избыточных расходов за счет более рациональной организации маркетингового взаимодействия, направленной на получение максимальной прибыли от каждого целевого клиента. Для реализации подобной стратегии необходимы инструменты, способные выделить сегменты клиентов, маркетинговое взаимодействие с которыми приведет к положительному отклику. Одной из технологий построения таких инструментов является uplift-моделирование, которое является разделом машинного обучения и считается перспективным направлением в data-driven маркетинге. В рамках данной статьи на базе открытых данных X5 RetailHero Uplift Modeling Dataset, предоставленных компанией X5 Retail Group, проводится сравнительный анализ эффективности различных подходов uplift-моделирования для выделения сегмента клиентов, которые наиболее подвержены целевому воздействию. Для проведения сравнительного анализа используются различные uplift-метрики и визуальные технологии.

Ключевые слова: эффективные маркетинговые коммуникации с клиентами, сегментирование клиентов, методы машинного обучения, uplift моделирование, uplift метрики качества

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

.