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阿里妈妈基于因果结构学习的营销组合建模

DataFunTalk  · 公众号  ·  · 2024-06-24 19:00
    

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1. 摘要 在线广告中, 营销组合建模(Marketing Mix Modeling,MMM) 被用于预测广告商家的总商品交易量(GMV),并帮助决策者调整各种广告渠道的预算分配。传统的基于回归技术的MMM方法在复杂营销场景下效果不尽如人意。尽管一些研究尝试使用因果结构进行更好的预测,但它们有一个严格的限制,即因果结构是事先已知且不可改变的。在本文中,我们定义了一个新的因果MMM问题,以自动从数据中发现可解释的因果结构,并得出更好的GMV预测结果。为了实现因果MMM,需要解决两个关键挑战:(1)因果异质性:不同类型广告商家的各渠道间因果关系结构差异很大。(2)营销响应模式:渠道投入对结果GMV的影响,例如在实证研究中发现的衰减效应和饱和效应。本研究认为,因果MMM需要动态地为不同广告商家发现营销行为间具体的因果结构,并且预测结果 ………………………………

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