Enhancing Uplift Modeling in Multi-Treatment Marketing Campaigns: Leveraging Score Ranking and Calibration Techniques

要約

リフト モデリングは、特定のマーケティング キャンペーンに積極的に反応する可能性が高い個人を選択してマーケティング戦略を最適化するために不可欠です。
この重要性は、多様な治療法が利用可能であり、最も効果をもたらす治療法を顧客に割り当てたい場合がある、複数治療法マーケティング キャンペーンではさらに重要になります。
Causalml のような便利なフレームワークを使用した既存のアプローチはありますが、複数の治療ケースにおけるアップリフト モデリングの効果を高める潜在的な余地もあります。
この論文では、マーケティング キャンペーンの全体的なパフォーマンスを向上させるために、スコア ランキングとキャリブレーション手法を活用して、複数の治療キャンペーンにおけるアップリフト モデリングへの新しいアプローチを紹介します。
メタラーナー フレームワーク (S、T、X) を含む既存の向上モデルと、現実世界のシナリオでのそのアプリケーションをレビューします。
さらに、複数の治療法に関する研究から得た洞察を掘り下げて、この分野の複雑さと潜在的な進歩を浮き彫りにします。
私たちの方法論には、メタラーナーの調整とスコアリングランクベースのオファー選択戦略が組み込まれています。
実世界のデータセットを使用した広範な実験結果は、私たちのアプローチの実際的な利点と優れたパフォーマンスを示しています。
この調査結果は、上昇率予測のパフォーマンスと信頼性を向上させる上で、スコアランキングと調整技術を統合することが重要な役割を果たしていることを強調しており、それによってマーケティング分析における予測モデリングが進歩し、キャンペーン戦略の最適化を目指す実務者に実用的な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Uplift modeling is essential for optimizing marketing strategies by selecting individuals likely to respond positively to specific marketing campaigns. This importance escalates in multi-treatment marketing campaigns, where diverse treatment is available and we may want to assign the customers to treatment that can make the most impact. While there are existing approaches with convenient frameworks like Causalml, there are potential spaces to enhance the effect of uplift modeling in multi treatment cases. This paper introduces a novel approach to uplift modeling in multi-treatment campaigns, leveraging score ranking and calibration techniques to improve overall performance of the marketing campaign. We review existing uplift models, including Meta Learner frameworks (S, T, X), and their application in real-world scenarios. Additionally, we delve into insights from multi-treatment studies to highlight the complexities and potential advancements in the field. Our methodology incorporates Meta-Learner calibration and a scoring rank-based offer selection strategy. Extensive experiment results with real-world datasets demonstrate the practical benefits and superior performance of our approach. The findings underscore the critical role of integrating score ranking and calibration techniques in refining the performance and reliability of uplift predictions, thereby advancing predictive modeling in marketing analytics and providing actionable insights for practitioners seeking to optimize their campaign strategies.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google