用戶增加三駕馬車:模型、策略以及話術(shù)。這三者是一個(gè)有機(jī)的整體,需要協(xié)同發(fā)揮最大的業(yè)務(wù)效果,本篇主要講一下作者對(duì)模型的一些認(rèn)識(shí)。
因作者不是專門模型同學(xué),在這一塊不敢班門弄斧,但是可以從業(yè)務(wù)效果的視角來看模型如何和業(yè)務(wù)配合,達(dá)成客戶預(yù)期。
一、模型的必要性
這基本上是一個(gè)毋庸置疑的問題,但是也不絕對(duì)。還是和場(chǎng)景和用戶量有關(guān)。
筆者在做某業(yè)務(wù)時(shí),之前由于樣本問題,筆者發(fā)現(xiàn)的模型的人群有所偏移。在這個(gè)時(shí)候,就算減少人群包的投放數(shù)量,盡可能地選取高分段投放,也發(fā)現(xiàn)成本有點(diǎn)失控,其實(shí)這個(gè)時(shí)候是作為業(yè)務(wù)基礎(chǔ)的模型出了問題,最終導(dǎo)致成本的不可控。所以,模型是業(yè)務(wù)的基本盤,沒有模型,相當(dāng)于盲投,會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生直接影響。所以,筆者的意思是模型是業(yè)務(wù)的基石,必不可少。模型出現(xiàn)問題,直接影響業(yè)務(wù)的開展。必須將模型調(diào)整好,才能保證業(yè)務(wù)的正常進(jìn)行。
但是在下面兩個(gè)情況下,沒有模型也可以開展業(yè)務(wù):
1、公司有大量的有效標(biāo)簽,且標(biāo)簽的覆蓋度和準(zhǔn)確率非常高,這時(shí)候用這些標(biāo)簽篩選出來的人群,相對(duì)于來說畫像很明確,對(duì)業(yè)務(wù)效果的可解釋性也很高。筆者接觸到的公司很少有這個(gè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ),其實(shí)就算有這個(gè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ),基于這個(gè)篩選條件挑選出來的人群畢竟有限。畢竟業(yè)務(wù)本身不光是要成本考慮,更多是業(yè)務(wù)規(guī)??紤],這時(shí)候可以前篩策略人群結(jié)合模型一起為業(yè)務(wù)服務(wù)。
2、在一些場(chǎng)景中,發(fā)現(xiàn)模型的排序性對(duì)成本的影響很小,按照模型從高往低取到很低,都能在成本范圍之內(nèi)。那這時(shí)候,可以模型0分以上都進(jìn)行投放測(cè)試,甚至可以取模型覆蓋不到的人群進(jìn)行投放實(shí)驗(yàn)。
二、模型優(yōu)化方法
這一塊筆者不談具體的模型優(yōu)化算法,主要談樣本的質(zhì)量和數(shù)量。模型效果的好壞基本取決于公司的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)以及相關(guān)場(chǎng)景的樣本。不同的算法確實(shí)模型效果會(huì)有差異,但是失去有效的樣本,就是無根之木了。
樣本的質(zhì)量和數(shù)量和樣本的比例有關(guān),這部分很少會(huì)遇到問題。關(guān)鍵的問題在于如何定義正負(fù)樣本。在不同的場(chǎng)景中,正負(fù)樣本的定義決定了樣本的質(zhì)量,從而根本上影響模型的效果。
以下面場(chǎng)景為例,作者僅作為舉例,定義了一些場(chǎng)景的正負(fù)樣本,主要涉及正負(fù)樣本的定義、比例、量級(jí)、包含的標(biāo)簽以及模型的預(yù)測(cè)核心目標(biāo)以及優(yōu)化目標(biāo):
信貸場(chǎng)景拉新:
- 正樣本:注冊(cè)、完件或者授信,其中注冊(cè)和完件為必填項(xiàng);
- 負(fù)樣本:未注冊(cè);
- 標(biāo)簽:是否注冊(cè)、是否完件、是否授信、營銷日期(注冊(cè)前最后一次營銷);
- 比例:正負(fù)樣本比例1:1~1:10之間;
- 數(shù)量:注冊(cè)正樣本至少10萬,完件正樣本至少5萬,授信正樣本至少3萬;
- 算法選擇:分類模型或者排序模型;
- 預(yù)測(cè)核心目標(biāo):注冊(cè);
- 優(yōu)化目標(biāo):注冊(cè)-完件率,完件-授信率;
保險(xiǎn)場(chǎng)景建模:
正樣本:購買成功;
負(fù)樣本:未購買;
標(biāo)簽:營銷日期、是否購買;
比例:正負(fù)樣本比例1:1~1:10之間;
數(shù)量:正樣本至少10萬;
算法選擇:分類模型;
預(yù)測(cè)核心目標(biāo):購買成功;
優(yōu)化目標(biāo):營銷-購買成功率;
三、模型和策略以及話術(shù)的配合
模型和策略的配合
筆者在實(shí)操中發(fā)現(xiàn),同一模型采用何種策略和以下幾個(gè)有關(guān):
1、目標(biāo)客群分析:根據(jù)轉(zhuǎn)化人群,如果發(fā)現(xiàn)年齡、地域之間有很大的差異,就需 要分開取數(shù);一般來說,運(yùn)營商之間的差異較大;
2、自有數(shù)據(jù)體系:例如我們推測(cè)在某一部分機(jī)型上UV異常,如果有數(shù)據(jù)覆蓋度 和準(zhǔn)確率夠,也可以做一個(gè)對(duì)比測(cè)試:即同一批客群,排除這部分機(jī)型和包含這部分
機(jī)型做對(duì)比,看對(duì)成本有何影響;在信貸場(chǎng)景,也可以在模型上疊加一些多頭指標(biāo),
看區(qū)分度如何。
策略本身只是最大程度發(fā)揮模型的區(qū)分度。如果不區(qū)分策略,統(tǒng)一提取高分段
人群, 由于各個(gè)細(xì)分客群的轉(zhuǎn)化效果在每個(gè)分?jǐn)?shù)段的表現(xiàn)不一,在業(yè)務(wù)中的表現(xiàn)就是
分?jǐn)?shù)不能下沉,或者效果不穩(wěn)定。其實(shí)其根本原因還是對(duì)模型沒有充分的利用。
模型和話術(shù)的配合
和筆者在前面講到,模型是一個(gè)基本盤,策略和話術(shù)是使得模型能發(fā)揮最大的作
用。在模型和策略明確之后,那各個(gè)人群包的畫像也相對(duì)固定。但是話術(shù)優(yōu)化會(huì)有一定的周期和成本,所以需要根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)??词欠裥枰獙?duì)話術(shù)做專門優(yōu)化。
例如年輕人群是否需要專門的話術(shù)優(yōu)化?如果某些大省占比總投放量很大,是不是
話術(shù)的說法以及關(guān)鍵詞匹配要做專門的適配。
模型是把人群的興趣度做了高低的排序,那話術(shù)的作用就是最大程度的轉(zhuǎn)化人群對(duì)
產(chǎn)品的興趣。所以對(duì)于不同地區(qū)和不同年齡段人群的說法,如果有相應(yīng)的話術(shù)配合,可
以起到相形益彰的作用。
對(duì)于模型本篇就講到這里,筆者不是專門模型人員,通過和模型同學(xué)的聊天以及咖啡時(shí)間的討論,撰寫此文希望對(duì)從業(yè)人群有所幫助。
本文經(jīng)授權(quán)發(fā)布,不代表增長黑客立場(chǎng),如若轉(zhuǎn)載,請(qǐng)注明出處:http://allfloridahomeinspectors.com/cgo/user/49907.html