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アップリフトモデル
施策が消費者行動に及ぼす効果をモデル化
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アップリフトモデルは、特定の施策に反応する可能性が高い個人の集団を特定するのに役立ちます。たとえば、マーケティングキャンペーンを最適化したり、個別化医療の方法を探し出したりすることなどが考えられます。アップリフトモデルは、増分モデル（incremental model）、真のリフトモデル（true lift model）、ネットモデル（net model）などとも呼ばれています。アップリフトモデルは、処置とその他の変数との間の交互作用を見つけていくという点で従来の手法とは異なります。アップリフトモデルは、施策（action）や処置（treatment； 処理、治療）に対し、ポジティブに反応すると予測される集団をデータから探し出します。
図6.1 ヘアケア製品の販売促進のためのアップリフトモデル例
目次 
「アップリフト」プラットフォームの概要
「アップリフト」プラットフォームの使用例
「アップリフト」プラットフォームの起動
「アップリフトモデル」レポート
アップリフトモデルのグラフ
アップリフトレポートのオプション