論文の概要: Modeling the Telemarketing Process using Genetic Algorithms and Extreme Boosting: Feature Selection and Cost-Sensitive Analytical Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19843v1
• Date: Mon, 30 Oct 2023 08:46:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 18:28:43.573375
• Title: Modeling the Telemarketing Process using Genetic Algorithms and Extreme Boosting: Feature Selection and Cost-Sensitive Analytical Approach
• Title（参考訳）: 遺伝的アルゴリズムとエクストリームブースティングを用いたテレマーケティングプロセスのモデル化:特徴選択とコスト感性分析アプローチ
• Authors: Nazeeh Ghatasheh, Ismail Altaharwa, Khaled Aldebei
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.06906005491572399
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Currently, almost all direct marketing activities take place virtually rather than in person, weakening interpersonal skills at an alarming pace. Furthermore, businesses have been striving to sense and foster the tendency of their clients to accept a marketing offer. The digital transformation and the increased virtual presence forced firms to seek novel marketing research approaches. This research aims at leveraging the power of telemarketing data in modeling the willingness of clients to make a term deposit and finding the most significant characteristics of the clients. Real-world data from a Portuguese bank and national socio-economic metrics are used to model the telemarketing decision-making process. This research makes two key contributions. First, propose a novel genetic algorithm-based classifier to select the best discriminating features and tune classifier parameters simultaneously. Second, build an explainable prediction model. The best-generated classification models were intensively validated using 50 times repeated 10-fold stratified cross-validation and the selected features have been analyzed. The models significantly outperform the related works in terms of class of interest accuracy, they attained an average of 89.07\% and 0.059 in terms of geometric mean and type I error respectively. The model is expected to maximize the potential profit margin at the least possible cost and provide more insights to support marketing decision-making.
• Abstract（参考訳）: 現在、ほとんど全ての直接マーケティング活動は、個人よりも事実上行われ、脅威的なペースで対人スキルを弱めている。 さらに、企業は顧客のマーケティングオファーを受け付ける傾向を感じ、促進しようと努力してきた。 デジタルトランスフォーメーションとバーチャルプレゼンスの増加により、企業は新たなマーケティング研究アプローチを探さざるを得なくなった。 本研究は,テレマーケティングデータのパワーを活用し,クライアントの長期預金意欲をモデル化し,クライアントの最も重要な特性を見出すことを目的としている。 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。 この研究には2つの重要な貢献がある。 まず、最適な識別特徴とチューン分類器パラメータを同時に選択する新しい遺伝的アルゴリズムに基づく分類器を提案する。 次に、説明可能な予測モデルを構築する。 最良生成分類モデルは, 繰り返し10倍の階層化クロスバリデーションを50回繰り返し, 集中的に検証し, 選択した特徴を解析した。 これらのモデルは関連する作品の興味の種別精度を著しく上回り、それぞれ平均89.07\%と0.059を幾何学的平均とタイプiの誤差で達成した。 このモデルは、潜在的利益率を最小限のコストで最大化し、マーケティングの意思決定を支援するための洞察を提供すると期待されている。

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