揭秘你的营销到底针对哪些人群起到了作用

做了这么多线上线下的广告、营销推广，到底有没有作用？针对哪部分人群起到了作用？这是营销从业者最关注的问题。
今天给大家推荐这个问题的一种营销评估模型：营销增益模型。
Uplift算法‌（营销增益模型）是一种基于‌因果推断‌的机器分析方法，专门用于识别那些‌因营销干预而改变行为的用户‌（即“营销敏感人群”），从而在有限预算下最大化营销ROI。
‌目标‌：不是预测“谁会购买”，而是预测“谁因为营销才购买”。
‌关键输出‌：每个用户的 ‌Uplift Score‌ = P(购买 | 接受干预) − P(购买 | 未接受干预)
‌四类用户划分‌（经典四象限）：
‌Persuadables（说服型）‌：仅在营销后购买 → ‌重点目标人群‌
‌Sure Things（自然型）‌：无论是否营销都会购买 → 可减少干预以节省成本
‌Lost Causes（无感型）‌：无论是否营销都不会购买 → 放弃或低成本维护
‌Sleeping Dogs（反感型）‌：营销后反而不购买 → ‌应避免触达‌
【案例】：某户外装备品牌，想知道他们一系列的营销行为到底针对哪些用户起了作用，于是在年度夏季展开用户行为预测模型的实验。他们将品牌后台、广告报表、库存销售记录导入至第三方BI工具中，建立3类客户行为画像：
偏爱图像决定购买的用户（主图点击时间>均值）
喜欢比价但跳失快的用户（同类商品点击超5次）
决策时间较长的计划型买家（首次访问到下单>3天）
针对不同人群，他们设置了相应路径：
针对A人群：强化视觉冲击+精简Listing文案
针对B人群：加入“对比优势”型描述+短期限时优惠
针对C人群：长尾关键词DSP广告再营销，推送折扣提醒邮件