論文の概要: Quantifying Marketing Performance at Channel-Partner Level by Using
Marketing Mix Modeling (MMM) and Shapley Value Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05653v1
- Date: Thu, 11 Jan 2024 04:24:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-12 19:55:49.138001
- Title: Quantifying Marketing Performance at Channel-Partner Level by Using
Marketing Mix Modeling (MMM) and Shapley Value Regression
- Title(参考訳): マーケティングミックスモデリング(MMM)と共有価値回帰を用いたチャネルパートナーレベルのマーケティング性能の定量化
- Authors: Sean Tang, Sriya Musunuru, Baoshi Zong, Brooks Thornton
- Abstract要約: 本稿では、チャネルパートナーレベルでのマーケティングパフォーマンスの判別におけるShapley Value Regressionの適用について検討する。
我々は、個々のパートナーのコントリビューションを評価する上で、共有価値回帰の実践性を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper explores the application of Shapley Value Regression in dissecting
marketing performance at channel-partner level, complementing channel-level
Marketing Mix Modeling (MMM). Utilizing real-world data from the financial
services industry, we demonstrate the practicality of Shapley Value Regression
in evaluating individual partner contributions. Although structured in-field
testing along with cooperative game theory is most accurate, it can often be
highly complex and expensive to conduct. Shapley Value Regression is thus a
more feasible approach to disentangle the influence of each marketing partner
within a marketing channel. We also propose a simple method to derive adjusted
coefficients of Shapley Value Regression and compares it with alternative
approaches.
- Abstract(参考訳): 本稿では,チャネルレベルのマーケティング・ミックス・モデリング(MMM)を補完する,チャネルパートナーレベルでのマーケティング・パフォーマンスの分離におけるShapley Value Regressionの適用について検討する。
金融サービス産業における実世界のデータを利用して,個々のパートナー貢献度の評価におけるシャプリー価値回帰の実用性を示す。
協調ゲーム理論と共に構造化されたフィールドテストは最も正確であるが、しばしば非常に複雑で費用がかかる。
従って、共有価値回帰は、マーケティングチャネル内の各マーケティングパートナーの影響を弱めるための、より実現可能なアプローチである。
また,シェープリー値回帰の調整係数を導出する簡易な方法を提案し,代替手法と比較する。
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