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SKILL 未评级 已上架

zvex-uplift-targeting

营销增量定向服务(zvex):当预算仅够触达部分用户时,利用随机分组实验数据回答“该发给谁、发多少、能多赚多少”。真正增量体现为个体被触达与未被触达的结果差异——未触达也会购买的用户属于预算浪费,触达后反而流失或投诉的用户属于打扰禁区,只有“触达后才购买”的可劝服人群才值得投入预算进行定向。 服务流程包含三道前置检查: ① 适用性甄别:目标行为若在未触达情况下也会自然发生,才适合开展增量定向(例如推广冷门商品时,需评估用户是否可能因触达而改变行为);若无随机分组数据,则提供小规模随机试投方案,避免强行执行。 ② 实验数据体检:检查分组随机性、两组非空、处理标记为二值变量、三列数据等长、分组比例合理、转化定义清晰及观察窗口一致。 ③ 建模路线匹配与横评:分组接近对半时采用标签翻转法,分组悬殊时采用倾向得分修正的转换结果法,稳妥基线采用双模型法;通过归一化Qini/AUUC分数进行横向评估,择优选用。 完整交付内容包括: - 十分位增量报告表(明确标注负增量档位为打扰禁区); - Top-K 定向名单; - 利润最优化投放规模:基于累计利润曲线取峰值,输出最优触达规模、预期增量转化、净增量利润三要素,并附全员群发对照; - 上线建议:保留随机对照组,支持迭代回流。 注:增量为统计估计值,非承诺结果,所有数据均可溯源。

模型生成摘要(rules/v1 · 2026-11-13 02:07):营销增量定向服务(zvex):当预算仅够触达部分用户时,利用随机分组实验数据回答“该发给谁、发多少、能多赚多少”
这是模型对公开材料的总结,不是官方声明,请以原链内容为准。

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