論文の概要: Valuing an Engagement Surface using a Large Scale Dynamic Causal Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11967v1
• Date: Wed, 21 Aug 2024 19:42:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 17:54:29.789390
• Title: Valuing an Engagement Surface using a Large Scale Dynamic Causal Model
• Title（参考訳）: 大規模動的因果モデルによるエンゲージメント面の評価
• Authors: Abhimanyu Mukerji, Sushant More, Ashwin Viswanathan Kannan, Lakshmi Ravi, Hua Chen, Naman Kohli, Chris Khawand, Dinesh Mandalapu,
• Abstract要約: AIを利用したエンゲージメントサーフェス(ES)は、小売サービス全体で広く普及している。 本研究では,ESに起因する値の分散化と,その有効性を評価するために,大規模に因果モデルを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.079231388824219
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With recent rapid growth in online shopping, AI-powered Engagement Surfaces (ES) have become ubiquitous across retail services. These engagement surfaces perform an increasing range of functions, including recommending new products for purchase, reminding customers of their orders and providing delivery notifications. Understanding the causal effect of engagement surfaces on value driven for customers and businesses remains an open scientific question. In this paper, we develop a dynamic causal model at scale to disentangle value attributable to an ES, and to assess its effectiveness. We demonstrate the application of this model to inform business decision-making by understanding returns on investment in the ES, and identifying product lines and features where the ES adds the most value.
• Abstract（参考訳）: オンラインショッピングの急速な成長に伴い、AIを活用したエンゲージメントサーフェス(ES)は小売サービス全体で広く普及している。 これらのエンゲージメントサーフェスは、購入のための新製品の推奨、顧客への注文のリマインダー、配送通知の提供など、さまざまな機能を実行する。 顧客や企業にとっての価値にエンゲージメントサーフェスの因果関係が及ぼす影響を理解することは、未解決の科学的問題である。 本稿では,ESに起因する値の分散化と,その有効性を評価するために,大規模に動的因果モデルを構築した。 我々は、ESへの投資に対するリターンを理解し、ESが最も価値を付加する製品ラインや特徴を特定することで、ビジネス上の意思決定にこのモデルを適用することを実証する。

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