打造点石成金的获客利器：美团联名卡背后的多任务学习奥秘

数据驱动的数字时代，获客重塑商业版图

当今，数据无处不在，商业世界充斥着大量的信息，但并非所有信息都与业务相关。精明的企业家能够从纷繁复杂的数据中提取出有价值的信息，并将其转化为切实的商业洞察，从而在瞬息万变的市场竞争中抢占先机。获客，作为企业发展的生命线，自然成为企业孜孜以求的目标。但随着竞争的日趋白热化，传统的获客方式已无法满足企业发展的需求。

美团联名卡获客新思路：自适应信息迁移多任务学习框架

美团，作为国内知名的互联网巨头，一直以来以其创新精神和技术实力引领着行业的发展。在联名信用卡业务方面，美团也走出了自己的独特道路。2021年，美团联合多家高校在KDD 2021国际数据挖掘大会上发表了题为《自适应信息迁移多任务学习：联名卡获客转化率提升》的论文，提出了一种全新的多任务学习框架，将多任务学习的概念引入到联名卡获客场景中，取得了显著的成果。

揭秘自适应信息迁移多任务学习框架

美团提出的自适应信息迁移多任务（AITM）框架，旨在通过建立用户多步转化之间的序列依赖关系，提升端到端获客转化率。AITM框架的主要思想是，通过多个相关任务的联合学习，使模型能够从不同任务中学习到不同的知识，并将其迁移到目标任务中，从而提高目标任务的性能。在联名卡获客场景中，AITM框架主要包括以下几个步骤：

1. 任务定义： 首先，需要定义多个相关任务。在联名卡获客场景中，可以定义以下任务：

   • 任务1：预测用户是否会点击广告
   • 任务2：预测用户是否会提交申请
   • 任务3：预测用户是否会激活信用卡
   • 任务4：预测用户是否会使用信用卡进行消费

2. 模型训练： 接下来，需要为每个任务训练一个单独的模型。在AITM框架中，可以使用不同的模型结构和训练方法来训练每个任务的模型。

3. 信息迁移： 在训练好每个任务的模型后，需要将这些模型的信息迁移到目标任务中。信息迁移有多种方法，在AITM框架中，可以使用知识蒸馏方法来进行信息迁移。知识蒸馏是一种将知识从一个模型迁移到另一个模型的技术，它可以使目标模型从源模型中学到知识，从而提高目标模型的性能。

4. 模型评估： 最后，需要评估目标模型的性能。在AITM框架中，可以使用端到端获客转化率来评估目标模型的性能。端到端获客转化率是指从用户点击广告到用户使用信用卡进行消费的转化率。

联名卡获客场景的成功实践

美团将AITM框架应用于联名卡获客场景，取得了显著的成果。实验结果表明，AITM框架可以将端到端获客转化率提高15%以上。这表明，AITM框架能够有效地捕捉用户多步转化之间的序列依赖关系，并将其转化为获客策略，从而提高获客转化率。

结语：以数据为基石，打造智慧获客新格局

美团联名卡获客场景的成功实践，为企业获客提供了新的思路。AITM框架作为一种全新的多任务学习框架，能够有效地提高端到端获客转化率。随着数据技术的不断发展，AITM框架有望在更多的领域得到应用，为企业带来更高的价值。