This HTML5 document contains 83 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

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Statements

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Uplift (levier en français) désigne une génération de modèles statistiques employés en marketing quantitatif pour détecter les populations des consommateurs sensibles à une offre commerciale. Pour les opérations de marketing ciblées, uplift aide à identifier les groupes de personnes étant susceptibles de répondre positivement à une sollicitation marketing. Par là, cette technique permet de réduire le nombre de messages commerciaux émis, et donc le coût de la publicité. Elle est à la fois une amélioration des techniques marketing classiques et un complément aux techniques du data mining : scoring de propension et scoring anti-attrition, régressions et arbres de décision. Uplift modelling, also known as incremental modelling, true lift modelling, or net modelling is a predictive modelling technique that directly models the incremental impact of a treatment (such as a direct marketing action) on an individual's behaviour. Uplift modelling has applications in customer relationship management for up-sell, cross-sell and retention modelling. It has also been applied to political election and personalised medicine. Unlike the related Differential Prediction concept in psychology, Uplift Modelling assumes an active agent. Uplift-Modell, auch bekannt als incremental model, true lift model oder net model (englisch), ist eine Methode zur Modellierung von Verhaltensweisen (englisch predictive modelling), das die zusätzlichen Auswirkungen einer Behandlung (wie z. B. einer Direktmarketingaktion) auf ein individuelles Verhalten vorhersagt.
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Uplift (levier en français) désigne une génération de modèles statistiques employés en marketing quantitatif pour détecter les populations des consommateurs sensibles à une offre commerciale. Pour les opérations de marketing ciblées, uplift aide à identifier les groupes de personnes étant susceptibles de répondre positivement à une sollicitation marketing. Par là, cette technique permet de réduire le nombre de messages commerciaux émis, et donc le coût de la publicité. Elle est à la fois une amélioration des techniques marketing classiques et un complément aux techniques du data mining : scoring de propension et scoring anti-attrition, régressions et arbres de décision. Uplift-Modell, auch bekannt als incremental model, true lift model oder net model (englisch), ist eine Methode zur Modellierung von Verhaltensweisen (englisch predictive modelling), das die zusätzlichen Auswirkungen einer Behandlung (wie z. B. einer Direktmarketingaktion) auf ein individuelles Verhalten vorhersagt. Uplift modelling, also known as incremental modelling, true lift modelling, or net modelling is a predictive modelling technique that directly models the incremental impact of a treatment (such as a direct marketing action) on an individual's behaviour. Uplift modelling has applications in customer relationship management for up-sell, cross-sell and retention modelling. It has also been applied to political election and personalised medicine. Unlike the related Differential Prediction concept in psychology, Uplift Modelling assumes an active agent.
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