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。
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