論文の概要: A new framework for Marketing Mix Modeling: Addressing Channel Influence Bias and Cross-Channel Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05587v6
• Date: Sun, 16 Mar 2025 10:01:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 18:47:34.982462
• Title: A new framework for Marketing Mix Modeling: Addressing Channel Influence Bias and Cross-Channel Effects
• Title（参考訳）: 混合モデリングのための新しいフレームワーク:チャネル影響バイアスとチャネル間効果に対処する
• Authors: Javier Marin,
• Abstract要約: 本研究はマーケティングミックスモデリングにおける2つの基本的な課題に対処する: モデルが高投資チャネルに過度に寄与する傾向と、チャネル間効果の定量化の難しさである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This research addresses two fundamental challenges in Marketing Mix Modeling: the tendency of models to over-attribute influence to high-investment channels and the difficulty in quantifying cross-channel effects. We propose integrating the Michaelis-Menten equation and Maxwell-Boltzmann kinetic theory into hierarchical Bayesian models to overcome these limitations. Our approach uses the Michaelis-Menten model to characterize shape effects with spending-independent parameters and Boltzmann-type equations to systematically quantify cross-channel dynamics. Experimental results show that this physics-inspired approach maintains predictive accuracy while providing superior analytical insights into channel effectiveness and interactions. The normalized Michaelis-Menten constant offers an investment-independent measure of channel efficacy, while the N-particle system simulation reveals previously ignored channel interdependencies, enabling more accurate attribution and informed resource allocation decisions.
• Abstract（参考訳）: 本研究はマーケティングミックスモデリングにおける2つの基本的な課題に対処する: モデルが高投資チャネルに過度に寄与する傾向と、チャネル間効果の定量化の難しさである。 我々は、ミハイル・メンテン方程式とマクスウェル・ボルツマン運動論を階層的ベイズモデルに統合し、これらの制限を克服することを提案する。 提案手法はミヒャエル・メンテンモデルを用いて,消費非依存パラメータによる形状効果とボルツマン型方程式を用いて,クロスチャネル力学の体系的定量化を行う。 実験結果から、この物理にインスパイアされたアプローチは予測精度を維持しつつ、チャネルの有効性と相互作用に関する優れた分析的な洞察を提供することが示された。 正規化Michaelis-Menten定数は、チャネル有効性の投資非依存の尺度を提供する一方、N粒子系シミュレーションは、これまで無視されていたチャネル相互依存性を明らかにし、より正確な帰属と情報資源割り当ての決定を可能にする。

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