論文の概要: Dynamically Tie the Right Offer to the Right Customer in Telecommunications Industry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12539v1
• Date: Sun, 18 Oct 2020 16:44:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 04:05:22.365806
• Title: Dynamically Tie the Right Offer to the Right Customer in Telecommunications Industry
• Title（参考訳）: 電気通信業界における正しい顧客への正しいオファーを動的に行う
• Authors: Kunal Sawarkar, Sanket Jain
• Abstract要約: 本研究は,顧客ターゲットのキャンペーン依存変数に着目した概念モデルを提案する。 この研究の顧客セグメンテーションの結果は、マーケターにとってより意味があり、関連性があるかもしれない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For a successful business, engaging in an effective campaign is a key task for marketers. Most previous studies used various mathematical models to segment customers without considering the correlation between customer segmentation and a campaign. This work presents a conceptual model by studying the significant campaign-dependent variables of customer targeting in customer segmentation context. In this way, the processes of customer segmentation and targeting thus can be linked and solved together. The outcomes of customer segmentation of this study could be more meaningful and relevant for marketers. This investigation applies a customer life time value (LTV) model to assess the fitness between targeted customer groups and marketing strategies. To integrate customer segmentation and customer targeting, this work uses the genetic algorithm (GA) to determine the optimized marketing strategy. Later, we suggest using C&RT (Classification and Regression Tree) in SPSS PASW Modeler as the replacement to Genetic Algorithm technique to accomplish these results. We also suggest using LOSSYCOUNTING and Counting Bloom Filter to dynamically design the right and up-to-date offer to the right customer.
• Abstract（参考訳）: 成功したビジネスにとって、効果的なキャンペーンに参加することはマーケターにとって重要なタスクだ。 これまでの研究では、顧客セグメンテーションとキャンペーンの相関を考慮せずに、様々な数学的モデルを用いて顧客をセグメンテーションした。 本研究は,顧客セグメンテーションコンテキストにおける顧客ターゲティングの重要なキャンペーン依存変数を研究することにより,概念モデルを提案する。 このようにして、顧客セグメンテーションとターゲティングのプロセスがリンクされ、一緒に解決される。 この研究の顧客セグメンテーションの結果は、マーケターにとってより意味があり、関連性があるかもしれない。 この調査は、ターゲットとする顧客グループとマーケティング戦略の適合性を評価するために、カスタマライフタイムバリュー(ltv)モデルを適用する。 顧客セグメンテーションと顧客ターゲティングを統合するために、この研究は遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて最適化されたマーケティング戦略を決定する。 その後,SPSS PASW Modeler の C&RT (Classification and Regression Tree) を遺伝的アルゴリズムの代替として用いることを提案する。 また,正しい顧客へのオファーを動的に設計するために,lossycounting と count bloom filter を使うことも提案する。

関連論文リスト

• Sports center customer segmentation: a case study [0.4427312315598971]
  この調査は顧客セグメンテーションの健全な提案につながった。 この提案のハイライトは、問題を分解する便利なデータ分割、適応距離関数の定義、遺伝的アルゴリズムによる最適化である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T22:05:04Z)
• Emulating Full Client Participation: A Long-Term Client Selection Strategy for Federated Learning [48.94952630292219]
  本稿では,クライアントの完全参加によって達成されるパフォーマンスをエミュレートする新しいクライアント選択戦略を提案する。 1ラウンドで、クライアントサブセットとフルクライアントセット間の勾配空間推定誤差を最小化し、クライアントを選択する。 複数ラウンド選択において、類似したデータ分布を持つクライアントが選択される頻度に類似することを保証する、新しい個性制約を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T12:27:24Z)
• RE-RFME: Real-Estate RFME Model for customer segmentation [0.0]
  本稿では,顧客を高い価値,有望性,必要な注意力,アクティベーションの4つのグループに分割するためのエンドツーエンドパイプラインRE-RFMEを提案する。 本研究では,Webサイトおよびモバイルアプリケーションユーザを対象とした実世界のHousing.comデータセットに対する提案手法の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-26T06:19:02Z)
• An Exploration of Clustering Algorithms for Customer Segmentation in the UK Retail Market [0.0]
  我々は,小売市場における意思決定プロセスを改善するための顧客セグメンテーションモデルの開発を目指している。 これを実現するために、UCI機械学習レポジトリから得られたイギリスのオンライン小売データセットを使用しました。 その結果、GMMは他のアプローチよりも優れており、シルエットスコアは0.80である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T15:58:14Z)
• Modeling the Telemarketing Process using Genetic Algorithms and Extreme Boosting: Feature Selection and Cost-Sensitive Analytical Approach [0.06906005491572399]
  本研究は、顧客による長期預金の意欲をモデル化する上で、テレマーケティングデータの力を活用することを目的とする。 ポルトガルの銀行と社会経済指標の実際のデータは、遠隔販売による意思決定プロセスのモデル化に使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T08:46:55Z)
• FilFL: Client Filtering for Optimized Client Participation in Federated Learning [71.46173076298957]
  フェデレートラーニングは、クライアントがローカルデータを交換することなく、協調的にモデルをトレーニングすることを可能にする。 トレーニングプロセスに参加するクライアントは、収束率、学習効率、モデル一般化に大きな影響を与えます。 本稿では,モデル一般化を改善し,クライアント参加とトレーニングを最適化する新しい手法であるクライアントフィルタリングを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-13T18:55:31Z)
• Customer Profiling, Segmentation, and Sales Prediction using AI in Direct Marketing [0.0]
  本稿では,顧客プロファイルシステムを開発するためのデータマイニング前処理手法を提案する。 本研究の主な成果は、顧客プロファイルの作成と商品の販売予測である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-03T14:45:09Z)
• Fed-CBS: A Heterogeneity-Aware Client Sampling Mechanism for Federated Learning via Class-Imbalance Reduction [76.26710990597498]
  本研究では,ランダムに選択したクライアントからのグループデータのクラス不均衡が,性能の大幅な低下につながることを示す。 我々のキーとなる観測に基づいて、我々は効率的なクライアントサンプリング機構、すなわちフェデレートクラスバランスサンプリング(Fed-CBS)を設計する。 特に、クラス不均衡の尺度を提案し、その後、同型暗号化を用いてプライバシー保護方式でこの尺度を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-30T05:42:56Z)
• Entity-Graph Enhanced Cross-Modal Pretraining for Instance-level Product Retrieval [152.3504607706575]
  本研究の目的は, 細粒度製品カテゴリを対象とした, 弱制御型マルチモーダル・インスタンスレベルの製品検索である。 まず、Product1Mデータセットをコントリビュートし、2つの実際のインスタンスレベルの検索タスクを定義します。 我々は、マルチモーダルデータから重要な概念情報を組み込むことができるより効果的なクロスモーダルモデルを訓練するために活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-17T15:40:45Z)
• On the Convergence of Clustered Federated Learning [57.934295064030636]
  統合学習システムでは、例えばモバイルデバイスや組織参加者といったクライアントは通常、個人の好みや行動パターンが異なる。 本稿では,クライアントグループと各クライアントを統一最適化フレームワークで活用する,新しい重み付きクライアントベースクラスタリングFLアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-13T02:39:19Z)
• Characterization of Frequent Online Shoppers using Statistical Learning with Sparsity [54.26540039514418]
  本研究は,小売分析と統計学習のアイデアを疎結合に組み合わせ,買い物客のオンラインギフトストアへの買い物嗜好を学習する方法を報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-11T05:36:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。