Como modelar as conversões?

A modelação de conversões é o processo de construir modelos que prevêem a probabilidade ou quantidade de conversões (ações alvo dos utilizadores), por exemplo, compras, registos ou cliques.

Abordagens principais:

1. Definir a métrica de conversão — o que exatamente contar como conversão (por exemplo, compra, preenchimento de formulário).

2. Recolha e preparação de dados — dados sobre os utilizadores, o seu comportamento, fontes de tráfego, tempo, etc.

3. Escolha do modelo:

   • Classificação (regressão logística, árvores de decisão, boosting de gradiente) para prever a probabilidade de conversão.
   • Regressão para prever a quantidade de conversões.
   • Modelos de análise de sobrevivência para avaliar o tempo até à conversão.

4. Engenharia de características — criação de atributos que refletem o comportamento do utilizador, o contexto, a demografia.

5. Treino e validação do modelo — dividir os dados em conjuntos de treino e teste, avaliar a qualidade (ROC-AUC, Precisão-Recall).

6. Interpretação dos resultados e implementação — usar o modelo para segmentação, otimização de marketing.

Exemplo: regressão logística para prever a conversão

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# X — características dos utilizadores, y — alvo binário (conversão: 0 ou 1)
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict_proba(X_test)[:,1]  # probabilidade de conversão

Desta forma, a modelação de conversões ajuda a tomar decisões baseadas em dados e a melhorar a eficiência das campanhas de marketing.