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淺談機(jī)器學(xué)習(xí)在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用
2017-03-06
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目前，在線展示廣告越來(lái)越流行。在線展示廣告的目的是獲取更多的潛在客戶，吸引客戶購(gòu)買(mǎi)商品。在線展示廣告的一個(gè)基本要求就是通過(guò)廣告獲取用戶所需費(fèi)用要小于用戶購(gòu)買(mǎi)商品所耗費(fèi)用，進(jìn)而使得通過(guò)廣告吸引來(lái)的客戶為企業(yè)帶來(lái)利潤(rùn)。


在線展示廣告中，比較流行的方式是通過(guò)手工精心設(shè)計(jì)更吸引人的廣告，來(lái)招攬客戶。然而，這種方法具有其局限性，并不是所有用戶的興趣點(diǎn)都一致，由于這種方式?jīng)]有個(gè)性化特征，所帶來(lái)的效果并沒(méi)有特別顯著。既然人工方式帶來(lái)的效果不顯著，那么可以考慮利用機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)挖掘其中的潛在特性，進(jìn)而帶來(lái)更好的效果。

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)呢？機(jī)器學(xué)習(xí)即為利用算法自動(dòng)發(fā)現(xiàn)人們自己不能發(fā)現(xiàn)的潛在特征，或者隱藏的一些規(guī)律。機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在很多領(lǐng)域取得了顯著的效果，如圖像識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別，自然語(yǔ)言處理等。

如何在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中利用機(jī)器學(xué)習(xí)呢？首先需要找出相關(guān)的特征。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，一般用一行表示一個(gè)樣本，每個(gè)列是一個(gè)相關(guān)的特征。針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，需要找出不同的特征。本文以客戶流失預(yù)測(cè)為例，客戶流失預(yù)測(cè)相關(guān)的特征大致有距離上次登錄時(shí)間，下單數(shù)，消費(fèi)總金額，評(píng)論數(shù)等等。

其次要確定目標(biāo)變量。每個(gè)樣本都對(duì)應(yīng)一個(gè)目標(biāo)變量，比如在客戶流失場(chǎng)景中，可以用 0 和 1 來(lái)標(biāo)識(shí)某個(gè)用戶是否流失。

確定了特征和目標(biāo)變量，就要收集相關(guān)數(shù)據(jù)。為收集相關(guān)數(shù)據(jù)，需要找到相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)以及相關(guān)的表格中相應(yīng)的列或者其他存儲(chǔ)方式的原始數(shù)據(jù)。在這個(gè)步驟中，可以得到一張集成的表格，其中包含了相關(guān)特征和目標(biāo)變量。每一行對(duì)應(yīng)一個(gè)樣本。

收集完數(shù)據(jù)，接下來(lái)要選擇恰當(dāng)?shù)?a href='/map/jiqixuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)解決客戶流失預(yù)測(cè)問(wèn)題。由于預(yù)測(cè)客戶流失本質(zhì)上是一個(gè)二分類(lèi)問(wèn)題，可以選擇的算法主要有 logistic regression （邏輯回歸），  decision tree （決策樹(shù)）， neural network （神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）， support vector machine （支持向量機(jī)）等等。 現(xiàn)實(shí)問(wèn)題中，通常數(shù)據(jù)比算法更重要，解決問(wèn)題的算法有很多，只要收集的數(shù)據(jù)質(zhì)量比較好，那么利用恰當(dāng)?shù)乃惴ㄍ葟?fù)雜算法用于質(zhì)量比較差的數(shù)據(jù)時(shí)取得的效果更好。簡(jiǎn)而言之，通常情況下數(shù)據(jù)比算法要重要。

logistic regresion 示意圖

decision tree 示意圖

neural network 示意圖

support vector machine 示意圖


選擇了恰當(dāng)?shù)乃惴ǎ鸵獙?duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，分割成訓(xùn)練集和測(cè)試集。如此分割，是為了方便查看在訓(xùn)練集上訓(xùn)練所得模型是否在測(cè)試集中可以取得理想的效果。通常分割比例為 6 : 4 或者 7 : 3 。前者為訓(xùn)練集占比，后者為測(cè)試集占比。訓(xùn)練集用來(lái)訓(xùn)練算法，學(xué)習(xí)其中的參數(shù)，測(cè)試集用來(lái)查看或檢驗(yàn)所選算法在測(cè)試集上的效果。

將原始數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集和測(cè)試集之后，就可以運(yùn)行算法了。當(dāng)前比較流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都集成到了包里，用戶可以利用 R 或者 Python 來(lái)運(yùn)行相關(guān)算法。目前，數(shù)據(jù)科學(xué)（data science）領(lǐng)域比較流行的運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法的兩種語(yǔ)言就是 R 和 Python。

運(yùn)行完算法，需要衡量算法效果。通常可以利用準(zhǔn)確率，召回率，F(xiàn)1 score 以及 AUC （Area under ROC）。準(zhǔn)確率即為預(yù)測(cè)成流失的樣本中真實(shí)流失樣本占比，召回率即為原本即為流失樣本且預(yù)測(cè)成流失樣本的樣本在真實(shí)流失樣本中的占比。F1 score 是準(zhǔn)確率以及召回率的調(diào)和平均。AUC 是 ROC（receiver operating characteristic）曲線下的面積，其中 ROC 是曲線，橫坐標(biāo)是 FPR（FALSE positive rate），縱坐標(biāo)是 TPR（TRUE positive rate，也可以看做召回率）。

ROC 曲線示意圖

通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法也可以發(fā)現(xiàn)對(duì)客戶流失造成較大影響的因素，進(jìn)而可以采取相應(yīng)的措施來(lái)挽留客戶。挽留客戶是營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域中比較重要的一項(xiàng)任務(wù)，挽留了客戶才可以使得客戶為企業(yè)帶來(lái)更大的價(jià)值。


作者    Frank
本文為 CDA 志愿者Frank原創(chuàng)作品，轉(zhuǎn)載需授權(quán)


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