「アップリフト」プラットフォームは、キャンペーンなどの処置（treatment； 処理、治療）が消費者に及ぼす増分的な影響をモデル化します。アップリフトモデルは、処置に反応すると予測される消費者グループを特定するのに役立ちます。そのような消費者グループを特定できれば、リソースの割り当てや消費者に与える影響を最適化できるでしょう。（Radcliffe and Surry, 2011を参照）。

「アップリフト」プラットフォームで分岐に使用される基準は、その交互作用項に対する検定のp値です。ただし、p値のみに基づいて説明変数を選択すると、水準が多い説明変数が有意になりやすいという多重性のバイアスが生じます。このため、JMPは、p値に水準数を考慮した調整を加えています （詳細については、JMP Webサイト「Monte Carlo Calibration of Distributions of Partition Statistics」を参照してください）。「アップリフト」プラットフォームの分岐は、交互作用効果に対する検定の調整済みp値を最大化することで決定されます。そして、それぞれの分岐に対しては、調整済みp値の対数価値（‐log10）がレポートされます。