As aplicações práticas de regressão logística no marketing incluem a previsão da probabilidade de um cliente realizar uma compra com base em dados de comportamento e perfil, a identificação de leads mais propensos à conversão, a segmentação de consumidores para campanhas direcionadas, a análise de impacto de ações promocionais sobre diferentes públicos e a estimativa de churn (taxa de cancelamento) em assinaturas ou serviços. Esse modelo fornece resultados interpretáveis e auxilia na tomada de decisões estratégicas orientadas por dados.
A Regressão Logística é uma técnica estatística e de aprendizado de máquina usada para prever resultados categóricos, como "sim" ou "não", "verdadeiro" ou "falso". Diferente da regressão linear, ela usa uma função logística para calcular probabilidades e classificar dados em categorias.