35、精准营销：客户识别与模型评估

精准营销：客户识别与模型评估

1. 识别优质客户

在寻找与目标群体相似的个体时，有时会发现特定变量在定义“相似群体”和相关特征时都有出现。例如，“收入”这个变量在定义“相似群体”变量和特征描述中都存在，这并不意味着模型定义不佳。在某些情况下，“收入”是必要变量，没有它，就无法保证所识别出的有孩子的男性具有高收入这一成为相似群体的必要条件。

1.1 相似树特征

相似树具有一些明显的特征。一般来说，相似树的上部分段比例通常很大，常常达到 100%；而下部分段比例则很小，常常降至 0%。这一特征带来了以下几点启示：
- 识别具有预定义特征（如性别和孩子情况）的相似个体，比识别具有特定行为（如对促销做出响应）的个体更容易。
- 由于相似群体与目标群体存在差异，相似率是目标响应率的有偏估计。因此，在定义相似群体时需要谨慎，避免意外纳入不需要的个体。
- 基于相似特征进行促销的成功与否，取决于所定义的相似群体与目标群体的差异程度，以及相似假设的合理性。

1.2 描述性与预测性特征对比

营销人员通常试图通过针对优质客户来提高营销活动的效果。然而，仅根据客户特征来定位优质客户（响应者）往往会失败。描述性特征只代表响应者，而不涉及非响应者，因此是一种非预测性特征。使用描述性特征进行定位并不能保证优质客户会对新的营销活动做出响应。描述性特征的价值在于定义目标群体的显著特征，用于制定有效的营销策略。

与之相对，预测性特征描述了响应者的响应能力，即通过区分响应者和非响应者的变量来描述。预测性特征对于寻找新营销活动的响应者至关重要，之后可以使用描述性特征与这些客户进行有效沟通。

1.3