基于直接与持久效应预测的个性化促销决策
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2022-08-01 v1 机器学习
摘要
促销活动在电子商务市场中日益流行，以建立客户关系并引导客户采取期望的行为。由于激励能有效吸引客户且客户对不同类型激励有不同偏好，对个性化促销决策的需求随时间增长。然而，促销决策的研究多聚焦于促销期间购买转化（直接效应），通常忽视促销后的持久效应。为在促销持久效应上获得更好的提升投资回报率（lift ROI）并改善客户留存与忠诚度，我们提出一种通过对每位客户直接与持久响应建模的多处理促销决策框架。首先，我们提出客户直接与持久效应（CDEE）模型以预测客户的直接与持久响应。借助 CDEE 的预测，我们在预算成本约束下个性化分配激励以优化持久效应。为评估决策效果，我们采用基于随机对照试验（RCT）数据的业务指标无偏评估方法。我们利用 Mercari 上的两次促销活动将所提方法与基准比较，取得了显著更优的结果。
引用
@article{arxiv.2207.14798,
title = {Personalized Promotion Decision Making Based on Direct and Enduring Effect Predictions},
author = {Jie Yang and Yilin Li and Deddy Jobson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.14798},
year = {2022}
}