論文の概要: Estimating the Effect of Timing on Coupon Effectiveness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.30664v1
• Date: Wed, 17 Jun 2026 12:33:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-05 17:01:29.623744
• Title: Estimating the Effect of Timing on Coupon Effectiveness
• Title（参考訳）: タイミングがクーポン効果に及ぼす影響の推定
• Abstract要約: 自然ランダム化制御実験」に因果推論を適用する枠組みを提案する。 当社のフレームワークが、ビジネスにおけるデータ駆動型決定の正しさにどのように寄与するかを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1675763847424785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The coupon incentive is one of the most common tools marketers use to court users to engage with a business at various stages of the customer life cycle. A variety of factors can affect the effectiveness of a coupon incentive on users, timing being one of them. We hypothesize that coupons can be more effective when delivered at critical times in the customer journey, right when a user is engaging with the platform. Verifying such a hypothesis would typically require real time event-triggered coupon distribution software that may be too expensive to implement. In this paper, we propose a framework in which we apply causal inference on "natural randomized control trial experiments" to measure the effectiveness of sending coupons at the right time to users without requiring a dedicated AB test. We demonstrate the usefulness of our framework in the case of a user onboarding coupon campaign held in our company and show how the results can lead to correct data-driven decisions for the business. Furthermore, in order to test the generalizability of our framework, and to make our research more reproducible, we apply our framework on a user retention campaign with a publicly available dataset.
• Abstract（参考訳）: クーポンインセンティブ(クーポンインセンティブ)は、マーケターが顧客ライフサイクルのさまざまな段階において、ビジネスに従事するためにユーザーを誘惑するために利用する最も一般的なツールの1つである。 様々な要因が、ユーザーに対するクーポンインセンティブの効果に影響を与える可能性がある。 私たちは、ユーザーがプラットフォームに関わったときに、カスタマジャーニーのクリティカルな時間にクーポンを届ければ、より効果的になる、という仮説を立てています。 そのような仮説を検証するには、通常、実装するには高すぎるかもしれないリアルタイムのイベントトリガー付きクーポン配信ソフトウェアが必要である。 本稿では,ABテストの専門化を必要とせず,適切なタイミングでのクーポン送信の有効性を評価するために,自然ランダム化制御実験に因果推論を適用した枠組みを提案する。 当社の社内で実施しているクーポンキャンペーンにユーザを乗せた場合のフレームワークの有用性を実証し、その結果がビジネスにおけるデータ駆動決定の正しさにどのように寄与するかを示す。 さらに、我々のフレームワークの汎用性を検証し、研究をより再現可能にするために、我々のフレームワークを公開データセットでユーザ保持キャンペーンに適用する。

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