論文の概要: Iterative Causal Segmentation: Filling the Gap between Market Segmentation and Marketing Strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14743v1
• Date: Thu, 23 May 2024 16:12:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 13:56:49.047360
• Title: Iterative Causal Segmentation: Filling the Gap between Market Segmentation and Marketing Strategy
• Title（参考訳）: 反復因果セグメンテーション:市場セグメンテーションとマーケティング戦略のギャップを埋める
• Authors: Kaihua Ding, Jingsong Cui, Mohammad Soltani, Jing Jin,
• Abstract要約: 因果機械学習(ML)の分野は近年大きな進歩を遂げている。 これらの進歩にもかかわらず、この分野は依然として課題に直面している。 本稿では,この問題に対処するため,提案アルゴリズムの反復因果分割を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.13549689906374
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The field of causal Machine Learning (ML) has made significant strides in recent years. Notable breakthroughs include methods such as meta learners (arXiv:1706.03461v6) and heterogeneous doubly robust estimators (arXiv:2004.14497) introduced in the last five years. Despite these advancements, the field still faces challenges, particularly in managing tightly coupled systems where both the causal treatment variable and a confounding covariate must serve as key decision-making indicators. This scenario is common in applications of causal ML for marketing, such as marketing segmentation and incremental marketing uplift. In this work, we present our formally proven algorithm, iterative causal segmentation, to address this issue.
• Abstract（参考訳）: 因果機械学習(ML)の分野は近年大きな進歩を遂げている。 注目すべきブレークスルーには、メタ学習者(arXiv:1706.03461v6)や、過去5年間に導入された異質な二重頑健な推定者(arXiv:2004.14497)などが含まれる。 これらの進歩にもかかわらず、この分野は依然として課題に直面しており、特に因果的処理変数と相補的共変量の両方が重要な意思決定指標として機能しなくてはならない、密結合したシステムを管理している。 このシナリオは、マーケティングセグメンテーションやインクリメンタルマーケティングアップリフトのようなマーケティングのための因果MLの応用で一般的である。 本研究では,この問題に対処するために,我々の公式な証明アルゴリズムである反復因果セグメンテーションを提案する。

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