在累积响应图上可以找到一个点该点的响应率符合我们的目标响应率。从图表左侧开始沿着曲线向右移动直到找到一个点其响应率等于或略高于我们的目标响应率。该点对应的百分位数就是您需要向前多少的用户发放优惠券。例如如果我们的目标响应率是我们需要在曲线上找到响应率为的点。假设这个点对应的百分位数是这意味着我们应该向前的用户发放优惠券。 基于增益图发券 增益图展示了模型预测的响应与随机选择相比的相对增益。在优惠券活动中增益图可以指示在特定百分位的用户中优惠券带来的额外销售增长。 用户运营如何通过搭建t模型精准发券 图中增益值为.这通常表示模型预测的效果比随机选择好.倍。
具体来说如果随机选择的响 英国电话号码清单 应估预测模型在特定百分位上的性能特别是在营销活动中用来确定哪些客户群体最有可能对促销活动做出响应。在实际应用中如果增益值大于这意味着模型的预测能力优于随机选择。在增益图中百分位处的增益值.表明在模型预测为最有可能响应的前的用户中响应率是随机选择用户响应率的.倍这是一个相对较高的提升表明模型在这个百分位上的预测是有效的。 基于利润图发券 利润图表示在不同百分位的用户中通过使用优惠券所获得的总利润。对于发券活动利润图可以帮助我们评估在不同用户群体中发放优惠券的总体财务效益。
用户运营如何通过搭建t模型精准发券 设置参数图如下 用户运营如何通过搭建t模型精准发券 成本t每张优惠券的发放成本是元。 收入 每次成功响应客户使用优惠券的收入是元。 宽度 th宽度设置为意味着利润图上的每个数据点代表了的用户群体。 这提供了一个细粒度的视图可以看到每增加的用户利润是如何变化的。百分位利润在图中当目标用户群体的百分位达到时累积利润达到元。这表示如果按模型预测的顺序向前最有可能响应的用户发放优惠券那么预期的总利润将是元。 专栏作家银行里和办公园区经常都能看到办理信用卡业务的人但都是比较传统的地推方式；作为从业者的我们如何用增长思维解决用户增长的问题？ 以下是一丁结合自己在信用卡行业的一些经验和感受和大家交流用户增长的个步骤未必正确欢迎交流。