增强多处理营销活动中的增量建模：利用评分排序和校准技术
机器学习
2024-08-28 v2 人工智能
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应用统计
摘要
增量建模对于通过选择可能对特定营销活动做出积极响应的个体来优化营销策略至关重要。在多处理营销活动中，这种重要性更加突出，因为存在多种不同的处理方式，我们可能希望将客户分配到能产生最大影响的处理中。尽管已有使用便捷框架（如Causalml）的现有方法，但在多处理情况下增强增量建模效果仍有潜在空间。本文介绍了一种多处理活动中增量建模的新方法，利用评分排序和校准技术来提高营销活动的整体性能。我们回顾了现有的增量模型，包括Meta-Learner框架（S、T、X）及其在现实场景中的应用。此外，我们深入探讨了多处理研究的见解，以突出复杂性和该领域的潜在进展。我们的方法结合了Meta-Learner校准和基于评分排序的优惠选择策略。使用真实数据集的大量实验结果证明了我们方法的实际效益和优越性能。研究结果强调了整合评分排序和校准技术在优化增量预测性能和可靠性方面的关键作用，为寻求优化活动策略的从业者提供了先进预测建模和可操作见解。
引用
@article{arxiv.2408.13628,
title = {Enhancing Uplift Modeling in Multi-Treatment Marketing Campaigns: Leveraging Score Ranking and Calibration Techniques},
author = {Yoon Tae Park and Ting Xu and Mohamed Anany},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.13628},
year = {2024}
}