論文の概要: How causal machine learning can leverage marketing strategies: Assessing
and improving the performance of a coupon campaign
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10820v1
- Date: Fri, 22 Apr 2022 16:58:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-25 15:20:34.800944
- Title: How causal machine learning can leverage marketing strategies: Assessing
and improving the performance of a coupon campaign
- Title（参考訳）: 因果機械学習がマーケティング戦略をどのように活用するか--クーポンキャンペーンのパフォーマンスの評価と改善
- Authors: Henrika Langen and Martin Huber
- Abstract要約: 本研究では、マーケティング介入、すなわちクーポンキャンペーンの因果効果が小売企業の販売に与える影響を評価するために因果機械学習アルゴリズムを適用した。
本研究は,ビジネス分析における因果機械学習の適用事例を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We apply causal machine learning algorithms to assess the causal effect of a
marketing intervention, namely a coupon campaign, on the sales of a retail
company. Besides assessing the average impacts of different types of coupons,
we also investigate the heterogeneity of causal effects across subgroups of
customers, e.g. across clients with relatively high vs. low previous purchases.
Finally, we use optimal policy learning to learn (in a data-driven way) which
customer groups should be targeted by the coupon campaign in order to maximize
the marketing intervention's effectiveness in terms of sales. Our study
provides a use case for the application of causal machine learning in business
analytics, in order to evaluate the causal impact of specific firm policies
(like marketing campaigns) for decision support.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,マーケティング介入,すなわちクーポンキャンペーンが小売企業の販売に与える影響を評価するために,因果機械学習アルゴリズムを適用する。
異なる種類のクーポンの平均的影響を評価するとともに、顧客サブグループ間、例えば、比較的高い購入率と低い購入率のクライアント間における因果効果の多様性についても検討する。
最後に,販売面でのマーケティング介入の有効性を最大化するために,最適政策学習を用いて,クーポンキャンペーンでターゲットとする顧客グループ(データ駆動型)を学習する。
本研究は、ビジネス分析における因果機械学習の適用事例を提供し、意思決定支援のための特定の企業ポリシー(マーケティングキャンペーンなど)の因果影響を評価する。
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