論文の概要: Online-to-Offline Advertisements as Field Experiments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09121v2
- Date: Wed, 21 Oct 2020 03:51:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-06 04:46:20.239357
- Title: Online-to-Offline Advertisements as Field Experiments
- Title（参考訳）: オンライン-オフライン広告のフィールド実験
- Authors: Akira Matsui, Daisuke Moriwaki
- Abstract要約: オンライン広告を受けた顧客と常連客のオフライン行動の違いについて検討した。
そして、この広告の外部性による長期的効果として、一部の顧客がオフライン店舗に招待された場合、これらの店舗を再訪する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17877823660518105
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Online advertisements have become one of today's most widely used tools for
enhancing businesses partly because of their compatibility with A/B testing.
A/B testing allows sellers to find effective advertisement strategies such as
ad creatives or segmentations. Even though several studies propose a technique
to maximize the effect of an advertisement, there is insufficient comprehension
of the customers' offline shopping behavior invited by the online
advertisements. Herein, we study the difference in offline behavior between
customers who received online advertisements and regular customers (i.e., the
customers visits the target shop voluntary), and the duration of this
difference. We analyzed approximately three thousand users' offline behavior
with their 23.5 million location records through 31 A/B testings. We first
demonstrate the externality that customers with advertisements traverse larger
areas than those without advertisements, and this spatial difference lasts
several days after their shopping day. We then find a long-run effect of this
externality of advertising that a certain portion of the customers invited to
the offline shops revisit these shops. Finally, based on this revisit effect
findings, we utilize a causal machine learning model to propose a marketing
strategy to maximize the revisit ratio. Our results suggest that advertisements
draw customers who have different behavior traits from regular customers. This
study's findings demonstrate that a simple analysis may underrate the effects
of advertisements on businesses, and an analysis considering externality can
attract potentially valuable customers.
- Abstract（参考訳）: オンライン広告は、A/Bテストとの互換性を理由として、現在最も普及しているビジネス強化ツールの一つとなっている。
A/Bテストでは、広告クリエイティブやセグメンテーションのような効果的な広告戦略を見つけることができる。
広告の効果を最大化する手法を提案する研究がいくつかあるが、オンライン広告に招待された顧客のオフラインショッピング行動の理解が不十分である。
そこで本研究では,オンライン広告を受信した顧客と通常の顧客とのオフライン行動の違い(客がターゲット店を自発的に訪問すること)と,この違いの持続時間について検討する。
我々は31のa/bテストを通じて、約3000人のユーザのオフライン動作を2350万のロケーションレコードで分析した。
まず,広告のない客よりも広い範囲を横断する客の外部性を示し,その空間的差異はショッピングデーの数日後まで続く。
そして、この広告の外部性による長期的効果を見出し、オフライン店舗に招待された一部の顧客がこれらの店を再訪する。
最後に,この再訪効果に基づく機械学習モデルを用いて,再訪率を最大化するためのマーケティング戦略を提案する。
広告は、通常の顧客とは異なる行動特性を持つ顧客を惹きつけることを示唆している。
本研究は、企業における広告の効果を簡易に分析し、外部性を考慮した分析は、潜在的に価値ある顧客を引き付ける可能性があることを示す。
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