①モデルを作成する
顧客ごとに施策反応率を予測
施策の反応結果から、ユーザごとに施策の反応確率を予測したうえで、反応確率ごとの人数やCVRを集計。
予測反応確率が実際のCVRと連動しており、反応しやすさの特徴を捉えられていそうか検証。
②シミュレーションを行う
反応確率予測によるシミュレーション
予測反応確率が高い人から順に配信リストを作成した場合の結果をシミュレーションし、どこまで配信対象に含めると
ROIが保たれるか評価。配信しないユーザに対しては、Push施策以外の獲得機会があるか探索。
③分析・改善を行う
予測反応確率ごとの配信アプローチの検討
予測反応確率の高低ごとにユーザを分割し、分析をした結果をもとに、次回施策に向けた改善案を検討
施策実行後は、同様にモデリング〜評価〜考察まで行い、施策改善のPDCAを推進
