論文の概要: Enhancing Uplift Modeling in Multi-Treatment Marketing Campaigns: Leveraging Score Ranking and Calibration Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13628v2
- Date: Tue, 27 Aug 2024 12:53:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 12:43:01.968393
- Title: Enhancing Uplift Modeling in Multi-Treatment Marketing Campaigns: Leveraging Score Ranking and Calibration Techniques
- Title（参考訳）: マルチトレーメントマーケティングキャンペーンにおける昇降モデリングの強化:スコアランキングと校正手法の活用
- Authors: Yoon Tae Park, Ting Xu, Mohamed Anany,
- Abstract要約: 昇降モデリングは、特定のマーケティングキャンペーンに対してポジティブに反応する可能性のある個人を選択することで、マーケティング戦略の最適化に不可欠である。
本稿では, スコアランキングとキャリブレーション技術を活用して, マルチトリートキャンペーンにおけるアップリフトモデリングの新たなアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9994596429890592
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Uplift modeling is essential for optimizing marketing strategies by selecting individuals likely to respond positively to specific marketing campaigns. This importance escalates in multi-treatment marketing campaigns, where diverse treatment is available and we may want to assign the customers to treatment that can make the most impact. While there are existing approaches with convenient frameworks like Causalml, there are potential spaces to enhance the effect of uplift modeling in multi treatment cases. This paper introduces a novel approach to uplift modeling in multi-treatment campaigns, leveraging score ranking and calibration techniques to improve overall performance of the marketing campaign. We review existing uplift models, including Meta Learner frameworks (S, T, X), and their application in real-world scenarios. Additionally, we delve into insights from multi-treatment studies to highlight the complexities and potential advancements in the field. Our methodology incorporates Meta-Learner calibration and a scoring rank-based offer selection strategy. Extensive experiment results with real-world datasets demonstrate the practical benefits and superior performance of our approach. The findings underscore the critical role of integrating score ranking and calibration techniques in refining the performance and reliability of uplift predictions, thereby advancing predictive modeling in marketing analytics and providing actionable insights for practitioners seeking to optimize their campaign strategies.
- Abstract（参考訳）: 昇降モデリングは、特定のマーケティングキャンペーンに対してポジティブに反応する可能性のある個人を選択することで、マーケティング戦略の最適化に不可欠である。
この重要性は、多様な治療が利用可能であり、最も影響を与える可能性のある治療に顧客を割り当てたいという、マルチ処理マーケティングキャンペーンにおいてエスカレートします。
Causalmlのような便利なフレームワークを使ったアプローチは存在するが、マルチユースケースにおけるアップリフトモデリングの効果を高める余地はある。
本稿では, マーケティングキャンペーン全体のパフォーマンス向上のために, スコアランキングとキャリブレーション技術を活用して, マルチトリートキャンペーンにおける新たなモデリング手法を提案する。
本稿では,Meta Learnerフレームワーク(S,T,X)を含む既存のアップリフトモデルとその実環境シナリオにおけるアプリケーションについてレビューする。
さらに、多処理研究からの洞察を掘り下げて、この分野の複雑さと潜在的な進歩を強調します。
提案手法はメタラーナー校正と評価ランクに基づくオファー選択戦略を取り入れたものである。
実世界のデータセットによる大規模な実験の結果は、我々のアプローチの実用的メリットと優れた性能を示している。
本研究は, マーケティング分析における予測モデリングを推進し, キャンペーン戦略の最適化を目指す実践者に対して, スコアランキングとキャリブレーション技術を統合する上で重要な役割を担っている。
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