論文の概要: Marketing Mix Modeling in Lemonade

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01276v1
• Date: Thu, 02 Jan 2025 14:17:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:12:04.792307
• Title: Marketing Mix Modeling in Lemonade
• Title（参考訳）: レモネードにおけるマーケティングミックスモデリング
• Authors: Roy Ravid,
• Abstract要約: 本稿では,オンライン保険会社レモネードにおけるベイズMMMモデルの構築プロセスについて述べる。 私たちはまず、オンライン広告、ソーシャルメディア、ブランドマーケティングなど、レモネードのマーケティング活動に関するデータとパフォーマンスデータを収集しました。 A/Bテストとスライディングウィンドウのホールドアウトデータから得られた実際の性能データと比較した。 その結果、各マーケティングチャネルの予測貢献度は、A/Bテスト性能と一致し、動作可能であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Marketing mix modeling (MMM) is a widely used method to assess the effectiveness of marketing campaigns and optimize marketing strategies. Bayesian MMM is an advanced approach that allows for the incorporation of prior information, uncertainty quantification, and probabilistic predictions (1). In this paper, we describe the process of building a Bayesian MMM model for the online insurance company Lemonade. We first collected data on Lemonade's marketing activities, such as online advertising, social media, and brand marketing, as well as performance data. We then used a Bayesian framework to estimate the contribution of each marketing channel on total performance, while accounting for various factors such as seasonality, market trends, and macroeconomic indicators. To validate the model, we compared its predictions with the actual performance data from A/B-testing and sliding window holdout data (2). The results showed that the predicted contribution of each marketing channel is aligned with A/B test performance and is actionable. Furthermore, we conducted several scenario analyses using convex optimization to test the sensitivity of the model to different assumptions and to evaluate the impact of changes in the marketing mix on sales. The insights gained from the model allowed Lemonade to adjust their marketing strategy and allocate their budget more effectively. Our case study demonstrates the benefits of using Bayesian MMM for marketing attribution and optimization in a data-driven company like Lemonade. The approach is flexible, interpretable, and can provide valuable insights for decision-making.
• Abstract（参考訳）: マーケティングミックスモデリング(MMM)は、マーケティングキャンペーンの有効性を評価し、マーケティング戦略を最適化するために広く用いられている手法である。 ベイズ MMM は先進的なアプローチであり、事前情報、不確実な定量化、確率予測を組み込むことができる。 本稿では,オンライン保険会社レモネードにおけるベイズMMMモデルの構築プロセスについて述べる。 私たちはまず、オンライン広告、ソーシャルメディア、ブランドマーケティングなど、レモネードのマーケティング活動に関するデータとパフォーマンスデータを収集しました。 次に、ベイズフレームワークを用いて、季節性、市場動向、マクロ経済指標といった様々な要因を考慮しつつ、各マーケティングチャネルの総パフォーマンスに対する貢献度を推定した。 モデルを検証するため,A/Bテストとスライディングウインドウのホールドアウトデータから得られた実際の性能データと比較した(第2報)。 その結果、各マーケティングチャネルの予測貢献は、A/Bテスト性能と一致し、動作可能であることがわかった。 さらに、コンベックス最適化を用いて、異なる仮定に対するモデルの感度を検証し、マーケティングミックスの変化が販売に与える影響を評価するために、いくつかのシナリオ分析を行った。 このモデルから得られた洞察により、レモネードはマーケティング戦略を調整し、予算をより効果的に割り当てることができた。 このケーススタディでは、Lemonadeのようなデータ駆動型企業において、マーケティングの属性と最適化にベイズ的MMMを使うことの利点を実証している。 このアプローチは柔軟で解釈可能で、意思決定に価値ある洞察を与えることができます。

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