隆起造型在多媒体再行销

2018年5月2日

仁旺

数据科学团队与其他合作伙伴团队合作,将业务问题转化为分析框架,利用数据和机器学习做出可靠的预测和建议,并构建工程架构,扩大机器学习解决方案的规模。bob官方网站在波士顿东北大学最近的机bob官方网站器学习研讨会上,数据科学管理仁王给了球队的结构的概况和机器学习用于解决在Wayfair业务挑战模式的几个例子。本次研讨会的最后一部分说明了如何在Wayfair使用隆起造型营销数据科学家,以推动显示器再营销增量收入的案例研究(视频在23:40开始)。

隆起的造型,也被称为渐进性建模或劝说模型,模型中处理对结果的不同个体的因果关系。隆起模型已被广泛应用在市场营销,1个性化医疗,2政治选举- 情景,您不只是想预测结果,但预测怎么说结果可能对于治疗改变。

[图1。基于如何销售广告的四个客户群影响其转化的结果。营销人员应该针对“persuadables”最大化营销投资回报率。每个段中的编号用于在示出的模拟结果图2.]

图1显示了基于处理(例如,广告)如何影响转换结果(例如,购买)的四个客户细分。营销人员可以通过定位那些最有可能被营销广告积极影响的人(“可说服的人”)来最大化他们的投资回报(ROI)。传统的营销活动的目标客户提供高转换率(传统转换模型)可能不是投资回报率最大化,因为这些人可能会买没有看到一个广告(“肯定的事情”)。隆起的造型,在另一方面,可以从“肯定的事情”,从而增加收入(公式1)和投资回报率最大化区分“persuadables”。

IR = R(与广告处理) - R(无广告)

[等式1。注:增量收入(IR)是由市场广告产生的收入(R)。]

为了说明隆起造型如何能够产生更好的定位比传统的转换建模策略,让我们做一个思想实验。如图1的规定,因为如果他们看到广告的50个客户将转换,如果他们没有看到广告40将转换假设有100个客户段组成,还有整个人口10个增量客户。图2绘出了累积隆起,其中纵轴是增量客户的目标人群的数量,并且水平轴是目标客户的数量。随机目标将遵循黑色虚线,在每10个目标客户,其中1人因为看到广告的结果转换。虚线红色和蓝色线表示分别基于完美隆起模型和完美的转换模型,定位策略。为了实现增量客户的最大数量,完美隆起模型将仅针对20“persuadables”,而一个完美的转换模型将需要针对50个客户,因为它不能从“肯定的事情”区分“persuadables”。如果每个客户的收入/成本是固定的,市场营销基础上,隆起模型(绿色区域)将驾驶相同的增量收入市场营销基于转换模型(绿色区域加上紫色区域)在只有40%的营销成本。在这两种情况下,针对剩下的客户会降低投资回报率,最终达到同一个端点随机目标。这是事在理论上是如何工作的。在现实中,没有客户严格落入图1中的四个段中的一个,其结果是一个概率范围从0到1,而不是一个布尔结果(0/1)。此靶向噪声产生,通过用于分别变换模型和隆起模型的固体蓝色和红色的曲线如图所示。

[图2。目标人口的累积上升。这些数字是基于图1所示的客户组合进行模拟的。一个完美的提升模式会将客户按照“可说服的”、“肯定的事情”、“失败的事情”和“自找麻烦”的顺序进行排名,并将营销限制在“可说服的事情”,以最大化ROI(绿色区域)。相比之下,完美的转换模式会同时针对“可说服的”和“确定的事情”,以更高的营销成本(绿色区域加上紫色区域)达到相同的累积提升。在实际应用中,一个好的模型通常介于随机目标和理论完美模型之间,例如升力模型和转换模型的纯红色曲线和蓝色曲线。]

要申请隆起显示器再营销模型,我们设计了凡客被随机分配到组和对照组,分别接受或Wayfair广告或公益广告(公益广告),一个实验。从曝光资料,我们开发了一个隆起模型来预测用户级渐进性(或“隆起”)的基础上他们的行为和处理变量(等式2)。

隆起(X,T)= P(Y = 1 | X,T = 1) - P(Y = 1 | X,T = 0)

[等式2。注意:在公式。2,y为结果变量(如转换),X代表客户行为和Ť是治疗变量(1:测试; 0:控制)。隆起是造成处理结果的概率之差。]

展示再营销的另一个挑战是它的实时拍卖机制。展示式再营销活动每天要在互联网上进行数十亿次实时拍卖,而每次拍卖开始后,广告商需要在几毫秒内提交报价。我们开发了一个点击率模型,它对可用广告库存的质量进行实时评分,以调整通过提升模型预测的用户出价。用户级和库存级的预测模型共同构成了Wayfair的实时竞价算法,将我们的展示再营销广告发送给互联网上正确的地点、正确的时间和正确的人。

欲了解更多细节,请查看幻灯片!如果你碰巧在波士顿,我们是在开放数据科学大会介绍这项工作的扩展版本- 周五,5月4日上午11:10在房间210A。

引用:

  1. 拉德克利夫,尼古拉斯J.和帕特里克D.苏里。“真实世界的隆升模型与基于意义的隆升树。”白皮书tr - 2011 - 1随机解决方案(2011年)。
  2. Jaskowski,马切伊和Szymon Jaroszewicz。“隆起造型的临床试验数据。”在ICML研讨会于2012年临床资料分析。

提交评论

注意:您的电子邮件地址是必须添加评论,但不会公布。