Yüksəlmənin modelləşdirilməsi

**Yüksəlmənin modelləşdirilməsi** (həmçinin artımlı modelləşdirmə, əsl yüksəliş modelləşdirmə və ya net modelləşdirmə kimi tanınır) — bir fərdin davranışına təsirin (məsələn, birbaşa marketinq tədbiri kimi) artımlı təsirini birbaşa modelləşdirən proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə texnikası.

Yüksəlmənin modelləşdirilməsi müştəri münasibətlərinin idarə olunmasında up-sell, cross-sell və müştərinin saxlanması () modelləşdirməsi üçün tətbiqlərə malikdir. O, həmçinin siyasi seçkilərdə və fərdiləşdirilmiş tibbdə də istifadə edilmişdir. Psixologiyada əlaqəli olan Fərqli Proqnozlaşdırma () konsepsiyasından fərqli olaraq, Yüksəlmənin modelləşdirilməsi aktiv agentin mövcudluğunu nəzərdə tutur.

## Haqqında
*Yüksəlmənin modelləşdirilməsi* — müalicə və ya təsir tədbirinin (məsələn, marketinq kampaniyası, fərdi təklif və s.) müştəri və ya fərdin davranışına verdiyi əlavə (artım) təsiri ölçmək və proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunan analitik və statistik yanaşmadır. Bu metod ənənəvi cavab modellərindən fərqli olaraq, təsirin səbəb-nəticə əlaqəsini birbaşa qiymətləndirir və yalnız cavab ehtimalını deyil, məhz müalicənin gətirdiyi fərqi öyrənir.

## Yüksəlmənin ölçülməsi
Yüksəlmənin ölçülməsi xüsusi eksperimental və ya müşahidə olunan verilənlər əsasında aparılır. Əsas məqsəd, müalicə qrupunun nəticələri ilə nəzarət qrupunun nəticələri arasındakı fərqi statistik cəhətdən etibarlı şəkildə müəyyən etməkdir. Yüksəlmənin ölçülməsi üçün müxtəlif metriklər — məsələn, qaldırma dərəcəsi (lift rate), inkremental cavab (incremental response) və net təsir göstəriciləri tətbiq olunur. Təcrübələrdə təsadüfi seçilmiş nəzarət qrupu kritik rol oynayır, çünki təsirin yalnız kampaniya və ya tədbirdən qaynaqlandığını sübut etməyə imkan verir.

Aşağıdakı cədvəl hipotetik marketinq kampaniyası üçün cavabların sayını və təxmini cavab dərəcəsini göstərən kampaniya məlumatlarını təqdim edir. Bu kampaniya cavab nisbətinin 5% artması ilə müəyyən edilir və 50,000 əlavə cavab (100,000–50,000) yaratdı.

## Ənənəvi cavab modelləşdirməsi
Ənənəvi cavab modelləşdirməsi () müəyyən bir təklif və ya müalicəyə cavab verəcək fərdləri proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunur. Bu yanaşmada əsas diqqət müalicə və cavab arasındakı korrelyasiyaya yönəlib. Yüksəlmənin modelləşdirilməsi isə fərdi cavab ehtimalından daha çox, müalicənin yaratdığı əlavə təsiri öyrənməklə fərqlənir. Beləliklə, yüksəlmənin modelləşdirilməsi ənənəvi yanaşmanın məhdudiyyətlərini aradan qaldırır.

## İnvestisiyanın gəlirliliyi
Yüksəlmə modelləri şirkətlərin investisiyanın gəlirliliyi (ROI) göstəricisini artırmaqda mühüm vasitədir. Marketinq kampaniyaları yalnız təsirə həssas olan müştərilərə yönəldildikdə, lazımsız xərclər azalır və daha yüksək gəlir əldə olunur. İnkremental təsirin ölçülməsi real iqtisadi səmərənin daha düzgün hesablanmasına və kampaniya büdcəsinin optimal bölüşdürülməsinə imkan yaradır.

Bəzi hallarda marketinq və ya emal tədbirləri mənfi təsir göstərə bilər. Yüksəlmənin modelləşdirilməsi belə mənfi təsirləri aşkar etməyə kömək edir. Məsələn, həddindən artıq e-poçt göndərişi müştərinin imtina (churn) ehtimalını artıra bilər. Yüksəlmə yanaşması vasitəsilə bu cür neqativ seqmentlər müəyyən edilərək kampaniyadan çıxarılır və ümumi strategiya təkmilləşdirilir.

Yüksəlmənin modelləşdirilməsi A/B testi və çoxdəyişənli (multivariate) testlərlə sıx bağlıdır. A/B testləri iki fərqli strategiyanın təsirini müqayisə etmək üçün istifadə olunur, lakin uplift yanaşması bu təsirin konkret fərdlər üzrə hansı artımı təmin etdiyini öyrənməyə imkan verir. Çoxdəyişənli testlərdə isə bir neçə fərqli kombinasiyanın təsiri eyni anda analiz edilə bilər. Nəticədə, ən səmərəli variantlar daha dəqiq seçilir.

## Tarixi
Yüksəlmə modelləşdirməsinin elmi əsasları 1990-cı illərin sonlarında marketinq analitikası sahəsində formalaşmağa başlamışdır. İlk tətbiqlər telekommunikasiya və maliyyə sektorlarında həyata keçirilmişdir. 2000-ci illərin əvvəllərində böyük məlumat bazaları və hesablama gücünün artması ilə metod genişlənmiş, daha sonra siyasi kampaniyalar, səhiyyə və fərdiləşdirilmiş tibb sahələrində istifadə olunmağa başlamışdır.

## Tətbiqi
Yüksəlmə modelləşdirməsinin tətbiqi bir sıra statistik və maşın öyrənməsi alqoritmlərinə əsaslanır. İkiqat model yanaşması (two-model approach), qruplar üzrə təsir qiymətləndirilməsi, ağac əsaslı metodlar (uplift decision trees, causal forests) və bayes yanaşmaları geniş istifadə olunur.

### Python
Python mühitində scikit-uplift, CausalML, EconML kimi kitabxanalar yüksəlmə modellərinin qurulması və qiymətləndirilməsi üçün geniş imkanlar təqdim edir. Bu kitabxanalar həm klassik ikiqat model üsullarını, həm də səbəb-nəticə yönümlü daha mürəkkəb alqoritmləri dəstəkləyir.

### R
R proqramlaşdırma dilində uplift, tools4uplift və causalTree paketləri məşhurdur. Bu paketlər statistik modelləşdirmə və vizuallaşdırma imkanları ilə yanaşı, A/B testləri və eksperimental dizaynların təhlilinə dəstək verir. R mühiti analitiklərə akademik və praktiki tətbiqlər üçün zəngin funksionallıq təqdim edir.

## İstinadlar

## Xarici keçidlər
* Abby Johnson explains how it works in this video broadcast
* Introductory white paper with full references
* Eric Siegel: Uplift Modeling
* User guide for uplift modelling on uplift-modeling.com