随着市场经济的不断发展,市场营销在企业运营活动中的地位日益提升,如何为自己的产品找到潜在客户,以及如何为不同的潜在客户提供适用的营销策略,成为了如今企业所面临的最关键的两个的问题。在传统的市场营销中,商家们通过控制销售渠道或者买断几乎所有的广告位对用户进行轰炸,以此将自己的产品推销给更多的消费者。曾几何时,这样的推销方法是非常有效的。然而随着时代的发展,这样的营销方式不再有效,一方面人们的收入增加了,对消费的要求也在逐步升级,对个性化、定制化的需求逐渐增加,导致了对于很多用户的推销失去了效果。另一方面如今的传播渠道已经不是像过去那样电视台一家独大,网站、电话、短信等等各种渠道都能够非常有效地触达用户,根本没有办法做到全面的渠道覆盖。随着如今信息技术的不断发展,以及大数据时代的到来,新的市场营销策略慢慢浮现出水面,利用信息技术分析大数据,帮助企业找到潜在客户以及提供适用的销售渠道,成为了可能。基于以上的社会背景,本文以机器学习预测算法为工具,对于某公司的营销数据进行了深度的分析,建立了以历史用户行为特征作为输入,以营销转化提升度作为输出的预测模型。对于企业的市场营销活动而言,该模型能够带来极大的帮助,使用该模型可以具体的对每一个个体进行预测,判断给予不同活动之后,购买率的变化程度,以此可以帮助企业进行决策,对每一个个体提供不同的专属营销手段,提升购买率。本文的主要工作如下:1.研究市场营销的发展,根据精准营销研究理论,基于阿里目前所使用的智能营销增益模型,把消费者分成四类。第一类是营销敏感人群,并不会自然转化,但是在收到营销活动的时候,会进行购买。第二类是自然转化,不需要营销活动也能完成购买行为。第三类是无动于衷,是并不会因为是否有营销活动而发生变化的消费者。第四类是反作用,本身有购买的可能性,但是在收到营销活动之后,反而不进行购买了。2.因为设计营销增益模型的前提是预测模型的准确性,所以本文选取了三种预测模型进行比较,分别是逻辑回归,随机森林以及XGBoost。使用了混淆矩阵、F1 Score对模型的效果进行了评价,最后选择了表现最好的算法 XGBoost。3.如何评价增益模型算法是设计营销增益模型的另一个前提,本文通过绘制提升度柱状图,并进一步引入Qini曲线和AUC的概念,搭建了增益曲线,可以有效地评价营销增益模型。4.选择增益模型的算法,主流的增益算法有三种,第一种是双模型法,对实验组和对照组分别训练算法,分别预测在两种条件下的购买概率,进行相减得出增益系数。第二种是单模型法,通过在数据集中添加相关特征,使得两种算法可以通过同一个数据集计算出,减少了因为数据集的不统一带来的偏差。第三种方法是四分类法,通过预测用户在属于不同人群的概率计算出营销增益系数。5.使用增益曲线对三种营销增益模型进行了评价,通过对比使用营销增益模型进行市场营销活动和随机进行市场营销活动的效果区别,得出的结论是单模型法表现最优。6.使用单模型法对每一个用户对于不同营销活动进行了优化,并且在评价不同营销活动效果时计算使用模型所能节省的营销成本和所能提升的利润,最终得出更加适合该人群的营销活动是打折促销。本文的创新点主要如下:首先是对于营销活动的评价,和传统的营销决策方法相比,本文使用了营销增益系数作为营销决策的支持数据,而不是传统的转化率或者投资回报率等绝对值,由此可以更为精准的评估不同营销活动对于营销效果的提升,而不会因为自然转化人群的混杂导致对于营销活动的评估产生偏差。其次是通过营销增益模型对于营销活动进行优化。通过使用营销增益模型优化之后可以大幅地节省成本,根据营销增益系数可以判断用户在受到营销活动之后的提升幅度,把有限的预算用在更能够提升利润的用户身上,而不是盲目营销,把预算浪费在本来就会发生转化的用户身上,这样一方面节省了营销成本,另一方面也不需要再为原本就会为原价付费的用户去提供折扣。