一种基于回归树模型的精准营销业务解析方法

数字营销是各大电信运营商进行客户价值挖掘及存量维系的总趋势,当前业务人员均积极使用各种机器学习模型对目标客户群进行圈选以支撑后续的深度精准营销工作,但是不易理解的“黑盒”化机器学习模型给业务人员的营销策略制定带来了巨大的挑战。文章创新性的提出了一种模型可解释的方法,其通过回归树算法对前向的机器学习挖掘模型进行反向解释,从而透析出有明显特征差异的业务规则链条,助力业务人员实现精准营销和精细化决策。