利用神经网络建模客户在线行为：在转化预测与广告重定向中的应用
机器学习
2018-04-23 v1 机器学习
摘要
在本文中，我们将神经网络应用于数字营销领域，以更好地定位潜在客户。为此，我们使用专门的神经网络架构对客户在线行为进行建模。从用户在搜索引擎中搜索的关键词，到落地页及后续不同页面，直至用户离开网站，我们用循环神经网络（RNN）对整个访问路径进行建模，并结合卷积神经网络（CNN）以考虑用户搜索关键词与不同访问页面名称的语义信息。基于该模型，我们使用蒙特卡洛模拟来估计每位潜在客户在未来访问中的转化率。我们相信本文提出的概念及初步的 promising 结果，能够推动利用大量可用的客户在线行为数据开展高级数字营销分析。
引用
@article{arxiv.1804.07669,
title = {Modelling customer online behaviours with neural networks: applications to conversion prediction and advertising retargeting},
author = {Yanwei Cui and Rogatien Tobossi and Olivia Vigouroux},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.07669},
year = {2018}
}