論文の概要: Symmetries, Scaling Laws and Phase Transitions in Consumer Advertising Response
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02175v4
- Date: Tue, 11 Mar 2025 18:32:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-13 15:34:35.973395
- Title: Symmetries, Scaling Laws and Phase Transitions in Consumer Advertising Response
- Title(参考訳): 消費者広告応答における対称性, スケーリング法則および相転移
- Authors: Javier Marin,
- Abstract要約: 本稿では,飽和効果という重要な側面を考慮に入れたモデルを提案する。
マーケティング感性、反応感性、行動感性といった新しい重要なパラメータは、オーディエンスエンゲージメントと広告パフォーマンスのドライバに関する洞察を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Understanding how consumers respond to business advertising efforts is essential for optimizing marketing investment.This research introduces a new modeling approach based on the concepts of symmetries and scaling laws in physics to describe consumer response to advertising dynamics.Drawing from mathematical frameworks used in physics and social sciences, we propose a model that accounts for a key aspect: the saturation effect.The model is validated against commonly used models,including the Michaelis-Menten and Hill equations,showing its ability to better capture nonlinearities in advertising effects.We introduce new key parameters like Marketing Sensitivity, Response Sensitivity, and Behavioral Sensitivity that offer additional insights into the drivers of audience engagement and advertising performance.Our model provides a rigorous yet practical tool for understanding audience behavior, contributing to the improvement of budget allocation strategies.
- Abstract(参考訳): 本研究は、広告投資の最適化に消費者がどう対応しているかを理解することが不可欠である。この研究は、物理・社会科学において使用される数学的枠組みから、飽和効果(saturation effect)という重要な側面を考慮に入れたモデルを提案する。このモデルは、ミカエル・メンテン方程式やヒル方程式を含む一般的なモデルに対して検証され、広告効果の非線形性をよりよく捉える能力を示す。また、マーケティング感性、反応感性、行動感性といった新しい重要なパラメータを導入し、オーディエンスエンゲージメントや広告パフォーマンスのドライバにさらなる洞察を与える。
関連論文リスト
- Business Analysis: User Attitude Evaluation and Prediction Based on Hotel User Reviews and Text Mining [12.436840459351393]
本研究では,高度な自然言語処理(NLP)とBERTモデルを用いて,ユーザレビューの分析を行う。
BERTモデルは感情を正確に分類し、満足と不満のパターンを明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-21T19:40:36Z) - Model-Free Approximate Bayesian Learning for Large-Scale Conversion
Funnel Optimization [10.560764660131891]
新たな製品の採用確率を最大化する最適な逐次的パーソナライズされた介入を特定することの課題について検討する。
消費者の振る舞いを変換ファネルでモデル化し、各消費者の状態をキャプチャする。
本稿では,モデルレス近似ベイズ学習と呼ばれる,帰属型意思決定アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-12T17:19:44Z) - Decoding the Silent Majority: Inducing Belief Augmented Social Graph
with Large Language Model for Response Forecasting [74.68371461260946]
SocialSenseは、既存のソーシャルネットワーク上に信念中心のグラフを誘導するフレームワークであり、グラフベースの伝播によって社会的ダイナミクスを捉える。
本手法は,ゼロショット設定と教師あり設定の両方に対する実験的な評価において,既存の最先端技術を超えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-20T06:17:02Z) - Ethical Considerations of AR Applications in Smartphones; A Systematic
Literature Review of Consumer Perspectives [0.0]
本研究は,スマートフォンアプリケーションにおける拡張現実(AR)を消費者が認識する倫理的考察に焦点をあてる。
この研究は、開発者、プロダクトマネージャ、デジタルマーケッター、および関連するビジネスプロフェッショナルに対する理解と能力を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-06T11:22:58Z) - Structured Dynamic Pricing: Optimal Regret in a Global Shrinkage Model [50.06663781566795]
消費者の嗜好と価格感が時間とともに変化する動的モデルを考える。
我々は,モデルパラメータの順序を事前に把握している透視者と比較して,収益損失が予想される,後悔による動的価格政策の性能を計測する。
提案した政策の最適性を示すだけでなく,政策立案のためには,利用可能な構造情報を組み込むことが不可欠であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-28T00:23:23Z) - Persuasion Strategies in Advertisements [68.70313043201882]
我々は,説得戦略の広範な語彙を導入し,説得戦略を付加した最初の広告画像コーパスを構築した。
次に,マルチモーダル学習による説得戦略予測のタスクを定式化する。
我々は、Fortune-500社の1600件の広告キャンペーンについて、現実世界でケーススタディを実施している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-20T07:33:13Z) - Towards Revenue Maximization with Popular and Profitable Products [69.21810902381009]
企業マーケティングの共通のゴールは、様々な効果的なマーケティング戦略を活用することで、収益/利益を最大化することである。
商品の収益性に関する信頼性のある情報を見つけることは、ほとんどの製品が一定の時期にピークを迎える傾向があるため困難である。
本稿では、経済行動に基づく収益問題に対処し、ターゲットマーケティングのための0n-shelf Popular and most Profitable Products(OPPPs)を実行するための一般的な利益志向の枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-26T02:07:25Z) - Correlated Dynamics in Marketing Sensitivities [0.0]
階層的動的因子モデルを用いて相関ダイナミクスをキャプチャするフレームワークを提案する。
驚くほどのダイナミックな不均一性は、わずかにグローバルな傾向によって説明できる。
また、消費者の感性がカテゴリーによってどのように進化していくかというパターンを特徴付けます。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-23T16:43:01Z) - Heterogeneous Demand Effects of Recommendation Strategies in a Mobile
Application: Evidence from Econometric Models and Machine-Learning
Instruments [73.7716728492574]
本研究では,モバイルチャネルにおける様々なレコメンデーション戦略の有効性と,個々の製品に対する消費者の実用性と需要レベルに与える影響について検討する。
提案手法では, 有効性に有意な差が認められた。
我々は,ユーザ生成レビューのディープラーニングモデルに基づいて,製品分化(アイソレーション)をキャプチャする新しいエコノメトリ機器を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-20T22:58:54Z) - Face to Purchase: Predicting Consumer Choices with Structured Facial and
Behavioral Traits Embedding [53.02059906193556]
消費者の顔の特徴と履歴に基づいて消費者の購入を予測することを提案する。
階層型埋め込みネットワークに基づく半教師付きモデルを設計し、消費者の高レベルな特徴を抽出する。
実世界のデータセットを用いた実験結果から,消費者の購買行動を予測するために,顔情報の導入による肯定的な効果が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-14T06:06:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。