Bandit Profit-Maximization for Targeted Marketing: Algorithms and Bounds

Conceptos Básicos

Optimizing profit in targeted marketing through bandit algorithms.

Resumen

The content discusses profit-maximization in targeted marketing using bandit algorithms. It introduces the problem, presents near-optimal algorithms, and proves regret bounds for different demand curve scenarios. The study focuses on optimizing revenue under various market conditions.

1. Introduction

   • Discusses revenue-maximizing mechanisms in economics.
   • Highlights the challenge of unknown demand curves in pricing.
   • Introduces the concept of advertising elasticity of demand.

2. Bandit Algorithms for Marketing

   • Presents a sequential profit-maximization problem.
   • Introduces algorithms for optimizing profit in adversarial bandit settings.
   • Discusses regret bounds for different types of demand curves.

3. Variants of Targeted Marketing

   • Explores subscription, promotional credit, and A/B test problems.
   • Discusses memory effects and customer acquisition strategies.

4. Contributions

   • Formalizes profit maximization in bandit settings.
   • Provides algorithms and regret bounds for targeted marketing.

5. Key Challenges and Insights

   • Discusses the challenge of choosing a common price across markets.
   • Highlights the importance of decomposing the problem for efficient optimization.

Estadísticas

"Our results are near-optimal algorithms for this class of problems in an adversarial bandit setting."
"We prove a regret upper bound of O(nT^3/4) for monotonic demand curves."
"For cost-concave demands, our regret bound matches well-known upper and lower bounds for pricing without shifting demand curves."

Citas

"The firm can shift the demand curve through advertising."
"Our results are near-optimal algorithms for this class of problems in an adversarial bandit setting."

Ideas clave extraídas de

Bandit Profit-maximization for Targeted Marketing

by Joon Suk Huh... a las arxiv.org 03-05-2024

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

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