Uplift-Modeling: Ein Verfahren zur Response-Optimierung durch Modellierung der Netto-Response

Der Beitrag befasst sich mit dem Phänomen der „Autoresponse“ im Rahmen von Response-Analyse. Unter Autoresponse verstehen wir hierbei Response, die nicht ursächlich auf die Direktmarketingmaßnahme zurückzuführen ist, sondern auch ohne entsprechenden Stimulus erfolgt wäre. Es wird argumentiert, dass klassische regressionsanalytische Modellierungen und damit verbundene Zielgruppenselektionen das Phänomen von „Autoresponse“ oftmals vernachlässigen und so im Ergebnis zu falschen oder suboptimalen Selektionsergebnissen führen können..

Der Beitrag greift diese methodisch/analytische Problematik im Rahmen von „Predictive Modeling“ auf und zeigt methodische Ansätze der Modellierung einer „Netto-Response“ – einer Response also, die ursächlich der Dialogmarketing-Kampagne zuzurechnen ist und Autoresponse nach Möglichkeit ausklammert. Neben der Vorstellung der methodischen Herangehensweise des „Uplift-Modeling“ werden im Beitrag erste empirische Ergebnisse gezeigt. Diese bestätigen die hohe Evidenz der Thematik von Autoresponse.