Bandit Profit-Maximization for Targeted Marketing: Algorithms and Analysis

Conceitos Básicos

Optimizing profit in targeted marketing through near-optimal algorithms in an adversarial bandit setting.

Resumo

この記事は、ターゲットマーケティングにおける利益最大化のためのアルゴリズムに焦点を当てています。著者らは、異なる市場で同じ価格を維持しながら、マーケティング支出を最適化する問題を検討しました。彼らは、非適応的な需要曲線に対して近い最適アルゴリズムを提供し、モノトニックな需要曲線に対して3/4の後悔上限と2/3の後悔下限を証明しました。さらに、異なる市場で広告効果が異なることや価格戦略の重要性にも触れています。

Estatísticas

我々の結果は、モノトニックな需要曲線に対して3/4の後悔上限と2/3の後悔下限を示す。
ベースライン環境では、最適な期待利益は0である。
ターゲットマーケティング問題では、非ステーショナリーな需要でもステーショナリーな需要でも同じ後悔が保証される。

Citações

"Moreover, different markets respond differently to advertising and/or price."
"Algorithm and upper bound proof overview."
"A key technical challenge in our problem is that the firm needs to choose a common price across all markets."

Principais Insights Extraídos De

Bandit Profit-maximization for Targeted Marketing

by Joon Suk Huh... às arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01361.pdf

Perguntas Mais Profundas

どのようにしてアルゴリズムが異なる市場への広告効果や価格への反応を考慮していますか

アルゴリズムは、各市場の広告支出と価格に基づいて異なる需要曲線を考慮しています。具体的には、各市場での期待される需要関数が広告支出と価格に対して単調であることを前提としています。このような設定では、異なる市場が異なる広告効果や価格への反応を持つことが考慮されており、それぞれの市場ごとに最適な広告費用や価格を決定する際にこれらの要素が考慮されます。

このアプローチは実際のターゲットマーケティング戦略にどのように適用されますか

このアプローチは実際のターゲットマーケティング戦略に非常に役立ちます。例えば、企業が複数の地域やセグメントで製品やサービスを販売する際、それぞれの地域やセグメントで異なる広告効果や価格感受性を考慮しながら最適化する必要があります。この研究から得られたアルゴリズムや知見を活用することで、企業は顧客獲得コストを最小限に抑えつつ収益を最大化し、効果的かつ効率的なターゲットマーケティング戦略を展開することが可能です。

この研究から得られた知見は他の産業や分野へどのように応用できますか

この研究から得られた知見は他の産業や分野でも幅広く応用可能です。例えば、小売業界では店舗間で共通した価格設定しか行えないため、「匿名」プライシング問題も存在します。また、オンラインプラットフォームではユーザーごとに個別料金設定せず一律料金設定しなければいけません。「匿名」プライシング問題も同じように発生します。
これらの領域でも本研究から導かれたアルゴリズムや手法は有用性が高く，収益最大化だけでなく，購入者動向分析等多岐 予測精度向上等幅 広い利活用範囲 さ れそうです 。