Bandit Profit-Maximization for Targeted Marketing: Algorithms and Bounds

Основные понятия

Optimizing profit in targeted marketing through bandit algorithms.

Аннотация

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.

Статистика

"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."

Цитаты

"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."

Ключевые выводы из

Bandit Profit-maximization for Targeted Marketing

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

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

Дополнительные вопросы

어떻게 알고리즘을 현실 세계 마케팅 시나리오에 적응시킬 수 있나요?

알고리즘은 현실 세계의 마케팅 시나리오에 맞게 조정될 수 있습니다. 먼저, 알고리즘은 다양한 시장에서의 수익을 최적화하기 위해 다중 시장에 대한 다양한 광고 지출을 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 각 시장에 맞는 광고 지출을 조정하고 공통 가격을 유지하면서 수익을 극대화할 수 있습니다. 또한, 알고리즘은 광고 탄력성을 고려하여 다른 시장이 광고 및 가격 변화에 어떻게 반응하는지를 고려할 수 있습니다. 이러한 적응력을 통해 기업은 실시간으로 시장 동향을 파악하고 최적의 전략을 채택할 수 있습니다.

양자화되지 않은 가격이 타겟 마케팅에서 어떤 영향을 미치나요?

양자화되지 않은 가격은 타겟 마케팅에서 중요한 역할을 합니다. 양자화되지 않은 가격은 모든 시장에 동일한 가격을 적용함으로써 구매자들이 다른 시장으로 이동하여 더 낮은 가격을 지불하는 것을 방지합니다. 이는 기업이 시장 간 가격 차별을 피하면서도 수익을 극대화할 수 있도록 도와줍니다. 또한, 양자화되지 않은 가격은 기업이 시장 간의 가격 경쟁을 피하고 공정한 가격을 유지할 수 있도록 합니다. 이를 통해 기업은 타겟 마케팅 전략을 효과적으로 실행할 수 있습니다.

밴딧 알고리즘의 연구는 마케팅 분야를 넘어 다른 분야로 확장할 수 있는 방법은 무엇인가요?

밴딧 알고리즘의 연구는 마케팅 분야를 넘어 다양한 분야로 확장할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서 밴딧 알고리즘을 사용하여 환자 진료 계획을 최적화하거나 신약 개발 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 또한, 금융 분야에서는 밴딧 알고리즘을 사용하여 투자 포트폴리오를 최적화하거나 리스크 관리를 개선할 수 있습니다. 또한, 인공 지능 및 기계 학습 분야에서 밴딧 알고리즘을 활용하여 자율 주행 차량의 결정 과정을 개선하거나 자연어 처리 시스템을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 다양한 분야에서 밴딧 알고리즘의 연구는 혁신적인 솔루션을 제공하고 새로운 가능성을 열어줄 수 있습니다.