論文の概要: Correlated Dynamics in Marketing Sensitivities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11702v2
• Date: Fri, 31 May 2024 02:00:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 00:49:36.798294
• Title: Correlated Dynamics in Marketing Sensitivities
• Title（参考訳）: マーケティング感度の相関ダイナミクス
• Authors: Ryan Dew, Yuhao Fan,
• Abstract要約: 階層的動的因子モデルを用いて相関ダイナミクスをキャプチャするフレームワークを提案する。 驚くほどのダイナミックな不均一性は、わずかにグローバルな傾向によって説明できる。 また、消費者の感性がカテゴリーによってどのように進化していくかというパターンを特徴付けます。
• 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: Understanding individual customers' sensitivities to prices, promotions, brands, and other marketing mix elements is fundamental to a wide swath of marketing problems. An important but understudied aspect of this problem is the dynamic nature of these sensitivities, which change over time and vary across individuals. Prior work has developed methods for capturing such dynamic heterogeneity within product categories, but neglected the possibility of correlated dynamics across categories. In this work, we introduce a framework to capture such correlated dynamics using a hierarchical dynamic factor model, where individual preference parameters are influenced by common cross-category dynamic latent factors, estimated through Bayesian nonparametric Gaussian processes. We apply our model to grocery purchase data, and find that a surprising degree of dynamic heterogeneity can be accounted for by only a few global trends. We also characterize the patterns in how consumers' sensitivities evolve across categories. Managerially, the proposed framework not only enhances predictive accuracy by leveraging cross-category data, but enables more precise estimation of quantities of interest, like price elasticity.
• Abstract（参考訳）: 個々の顧客の価格、プロモーション、ブランド、その他のマーケティングミックス要素に対する感受性を理解することは、幅広いマーケティング問題の根底にある。 この問題の重要かつ未検討の側面は、時間とともに変化し、個人によって異なるこれらの感覚の動的な性質である。 以前の研究は、製品カテゴリ内でそのような動的不均一性を取得する方法を開発したが、カテゴリー間での相関力学の可能性を無視した。 本研究では,階層的動的因子モデルを用いて,ベイズ非パラメトリックガウス過程から推定される共通カテゴリーの動的潜在因子によって個々の選好パラメータが影響されるような相関的ダイナミクスを捉える枠組みを提案する。 我々のモデルは食料品の購入データに適用され、驚くほどのダイナミックな不均一性は、わずかにグローバルなトレンドによって説明できる。 また、消費者の感性がカテゴリーによってどのように進化していくかというパターンを特徴付けます。 管理面では、提案フレームワークは、カテゴリ間データを活用することにより予測精度を高めるだけでなく、価格の弾力性などの興味の量をより正確に見積もることができる。

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