論文の概要: An RNN-Survival Model to Decide Email Send Times

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09900v1
• Date: Tue, 21 Apr 2020 10:53:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 06:02:06.853636
• Title: An RNN-Survival Model to Decide Email Send Times
• Title（参考訳）: メール送信時間決定のためのRNN生存モデル
• Authors: Harvineet Singh, Moumita Sinha, Atanu R. Sinha, Sahil Garg, Neha Banerjee
• Abstract要約: 本稿では、各受信者に対する開封時間を予測するために、サバイバルモデルフレームワークにおけるリカレントニューラルネットワーク(RNN)を提案する。 メール送信のベストタイムは、予測されたタイム・トゥ・オープンから正確に計算できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.267508680058652
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Email communications are ubiquitous. Firms control send times of emails and thereby the instants at which emails reach recipients (it is assumed email is received instantaneously from the send time). However, they do not control the duration it takes for recipients to open emails, labeled as time-to-open. Importantly, among emails that are opened, most occur within a short window from their send times. We posit that emails are likely to be opened sooner when send times are convenient for recipients, while for other send times, emails can get ignored. Thus, to compute appropriate send times it is important to predict times-to-open accurately. We propose a recurrent neural network (RNN) in a survival model framework to predict times-to-open, for each recipient. Using that we compute appropriate send times. We experiment on a data set of emails sent to a million customers over five months. The sequence of emails received by a person from a sender is a result of interactions with past emails from the sender, and hence contain useful signal that inform our model. This sequential dependence affords our proposed RNN-Survival (RNN-S) approach to outperform survival analysis approaches in predicting times-to-open. We show that best times to send emails can be computed accurately from predicted times-to-open. This approach allows a firm to tune send times of emails, which is in its control, to favorably influence open rates and engagement.
• Abstract（参考訳）: 電子メール通信はユビキタスです。 企業はメールの送信時刻を管理し、メールが受信者に届く瞬間(送信時刻から即座に受信すると仮定される)を制御する。 しかし、受信者がメールを開くのに要する時間を制御していない。 重要なのは、開いているメールの中で、ほとんどが送信時刻から短いウィンドウ内で発生することだ。 我々は、送信時間が受信者に都合の良いときにメールがより早く開く可能性が高いと仮定する。 したがって、適切な送信時間を計算するためには、正確に開封時間を予測することが重要である。 本稿では,各受信者に対する開封時間を予測するために,サバイバルモデルフレームワークにおけるリカレントニューラルネットワーク(RNN)を提案する。 それを使って適切な送信時間を計算します。 5ヶ月で100万人の顧客に送られたメールのデータセットを実験しました。 送信者から受信した電子メールのシーケンスは、送信者からの過去のメールとのインタラクションの結果であり、それによってモデルに通知する有用な信号を含んでいる。 この逐次的依存は、我々が提案したRNN-Survival (RNN-S) アプローチにより、開封時間を予測する生存分析手法より優れている。 メール送信のベストタイムは、予測した時間からオープンまで正確に計算できることを示す。 このアプローチにより、企業はメールの送信時間を調整でき、それがコントロールされているので、オープンレートやエンゲージメントに好影響を与える。

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