論文の概要: B2B Advertising: Joint Dynamic Scoring of Account and Users
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14250v1
- Date: Wed, 28 Sep 2022 17:10:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-29 17:48:54.840865
- Title: B2B Advertising: Joint Dynamic Scoring of Account and Users
- Title（参考訳）: B2B広告: アカウントとユーザの共同ダイナミックスコーディング
- Authors: Atanu R. Sinha, Gautam Choudhary, Mansi Agarwal, Shivansh Bindal,
Abhishek Pande, Camille Girabawe
- Abstract要約: 個人のグループがビジネスを購入するかどうかをまとめて決める(B2B)
我々は口座とその個人を動的に決定する。
我々は,集団決定を予測するために,各メンバーの活動から情報を収集する方法をいくつか提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.3950167674658
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: When a business sells to another business (B2B), the buying business is
represented by a group of individuals, termed account, who collectively decide
whether to buy. The seller advertises to each individual and interacts with
them, mostly by digital means. The sales cycle is long, most often over a few
months. There is heterogeneity among individuals belonging to an account in
seeking information and hence the seller needs to score the interest of each
individual over a long horizon to decide which individuals must be reached and
when. Moreover, the buy decision rests with the account and must be scored to
project the likelihood of purchase, a decision that is subject to change all
the way up to the actual decision, emblematic of group decision making. We
score decision of the account and its individuals in a dynamic manner. Dynamic
scoring allows opportunity to influence different individual members at
different time points over the long horizon. The dataset contains behavior logs
of each individual's communication activities with the seller; but, there are
no data on consultations among individuals which result in the decision. Using
neural network architecture, we propose several ways to aggregate information
from individual members' activities, to predict the group's collective
decision. Multiple evaluations find strong model performance.
- Abstract（参考訳）: ビジネスが他のビジネス(b2b)に販売されると、購入ビジネスは、購入するかどうかを集団で決定するアカウントと呼ばれる個人のグループによって代表される。
売り手は各個人に対して広告を行い、主にデジタル手段で交流する。
販売サイクルは長く、ほとんどの場合数ヶ月以上である。
情報を求める際、口座に属する個人には異質性があるため、売り手は、どの個人がいつ到達すべきかを決定するために、長期にわたって各個人の利害をスコアする必要がある。
さらに、購入決定は口座に従属し、購入の可能性を予測するためにスコアを付けなければならない。
我々は、口座とその個人の決定を動的にスコア付けする。
動的スコアリングは、長い地平線上の異なる時間ポイントで異なるメンバーに影響を与える機会を与える。
データセットには、各個人と販売者とのコミュニケーション活動の行動ログが含まれているが、決定を下す個人間の相談に関するデータはない。
ニューラルネットワークアーキテクチャを用いて,各メンバの行動から情報を集約し,グループ全体の意思決定を予測する手法を提案する。
複数の評価が強力なモデル性能を見出す。
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