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Bandit Profit-Maximization for Targeted Marketing: Algorithms and Bounds


Core Concepts
Optimierung von Gewinnen in zielgerichtetem Marketing durch Bandit-Algorithmen.
Abstract
Die Studie untersucht die Maximierung von Gewinnen in zielgerichtetem Marketing über verschiedene Märkte. Es werden Algorithmen vorgestellt, um in einem adversen Bandit-Setting optimale Gewinne zu erzielen. Regret-Obere und -untergrenzen werden für monotone und konkave Nachfragekurven gezeigt. Varianten des Problems wie Abonnement- und Werbekreditprobleme werden ebenfalls behandelt. Die Struktur des Problems ermöglicht die Optimierung von Werbeausgaben und Preisen über verschiedene Märkte.
Stats
Wir studieren ein sequentielles Gewinnmaximierungsproblem, das auf Preis und Marketingausgaben optimiert. Es wird ein Regret-Obere und -untergrenze für monotone und konkave Nachfragekurven gezeigt.
Quotes
"Die Gestaltung von Mechanismen zur Maximierung von Einnahmen ist eines der wichtigsten Probleme in der Wirtschaft." "Unsere Ergebnisse sind nahezu optimale Algorithmen für diese Art von Problemen in einem adversen Bandit-Setting."

Key Insights Distilled From

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

https://arxiv.org/pdf/2403.01361.pdf
Bandit Profit-maximization for Targeted Marketing

Deeper Inquiries

Wie könnte die Berücksichtigung von nicht-anonymen Preisen die Ergebnisse beeinflussen

Die Berücksichtigung von nicht-anonymen Preisen könnte die Ergebnisse in dieser Studie erheblich beeinflussen. Wenn nicht-anonyme Preise erlaubt wären, könnte die Firma unterschiedliche Preise für verschiedene Märkte festlegen, was zu einer differenzierteren Preisgestaltung führen würde. Dies könnte dazu führen, dass die Firma ihre Gewinne weiter optimiert, indem sie die Preise an die spezifischen Marktbedingungen anpasst. Dies könnte auch zu einer besseren Anpassung an die individuellen Kundenpräferenzen führen, was letztendlich zu höheren Gewinnen führen könnte.

Welche Auswirkungen könnte die Einführung von personalisierten Preisen auf die Effizienz der Algorithmen haben

Die Einführung von personalisierten Preisen könnte die Effizienz der Algorithmen in dieser Studie erheblich beeinflussen. Durch die Personalisierung der Preise könnte die Firma gezielter auf die individuellen Bedürfnisse und Zahlungsbereitschaften der Kunden eingehen. Dies könnte zu einer höheren Kundenzufriedenheit, einer besseren Kundenbindung und letztendlich zu höheren Gewinnen führen. Die Algorithmen müssten jedoch möglicherweise angepasst werden, um die personalisierten Preise effektiv zu berücksichtigen und zu optimieren.

Wie könnten die Erkenntnisse aus dieser Studie auf andere Bereiche wie E-Commerce angewendet werden

Die Erkenntnisse aus dieser Studie könnten auf andere Bereiche wie E-Commerce angewendet werden, insbesondere auf die Preisgestaltung und das Marketing. Durch die Optimierung von Preisen und Marketingausgaben über verschiedene Märkte hinweg könnte eine Firma ihre Gewinne maximieren und ihre Ressourcen effizienter einsetzen. Darüber hinaus könnten die Algorithmen und Methoden, die in dieser Studie entwickelt wurden, auf andere Bereiche des E-Commerce angewendet werden, um die Gewinnmaximierung und Effizienz in verschiedenen geschäftlichen Kontexten zu unterstützen.
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