ترجمه فارسی مقاله تقویت مدل‌سازی ارتقا در کمپین‌های بازاریابی چند درمانی: استفاده از تکنیک‌های رتبه‌بندی امتیاز و کالیبراسیون

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Enhancing Uplift Modeling in Multi-Treatment Marketing Campaigns: Leveraging Score Ranking and Calibration Techniques
عنوان مقاله به فارسی تقویت مدل‌سازی ارتقا در کمپین‌های بازاریابی چند درمانی: استفاده از تکنیک‌های رتبه‌بندی امتیاز و کالیبراسیون
نویسندگان Yoon Tae Park, Ting Xu, Mohamed Anany
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 6
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Artificial Intelligence,Machine Learning,Applications,یادگیری ماشین , هوش مصنوعی , یادگیری ماشین , برنامه ها ,
توضیحات Submitted 27 August, 2024; v1 submitted 24 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 27 اوت 2024 ؛V1 ارسال شده 24 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Uplift modeling is essential for optimizing marketing strategies by selecting individuals likely to respond positively to specific marketing campaigns. This importance escalates in multi-treatment marketing campaigns, where diverse treatment is available and we may want to assign the customers to treatment that can make the most impact. While there are existing approaches with convenient frameworks like Causalml, there are potential spaces to enhance the effect of uplift modeling in multi treatment cases. This paper introduces a novel approach to uplift modeling in multi-treatment campaigns, leveraging score ranking and calibration techniques to improve overall performance of the marketing campaign. We review existing uplift models, including Meta Learner frameworks (S, T, X), and their application in real-world scenarios. Additionally, we delve into insights from multi-treatment studies to highlight the complexities and potential advancements in the field. Our methodology incorporates Meta-Learner calibration and a scoring rank-based offer selection strategy. Extensive experiment results with real-world datasets demonstrate the practical benefits and superior performance of our approach. The findings underscore the critical role of integrating score ranking and calibration techniques in refining the performance and reliability of uplift predictions, thereby advancing predictive modeling in marketing analytics and providing actionable insights for practitioners seeking to optimize their campaign strategies.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

مدل سازی بالابر برای بهینه سازی استراتژی های بازاریابی با انتخاب افرادی که احتمالاً برای پاسخ مثبت به کمپین های بازاریابی خاص پاسخ می دهند ضروری است.این اهمیت در کمپین های بازاریابی چند درمان افزایش می یابد ، جایی که رفتار متنوعی در دسترس است و ممکن است بخواهیم مشتریان را به معالجه اختصاص دهیم که می تواند بیشترین تأثیر را داشته باشد.در حالی که رویکردهای موجود با چارچوبهای مناسب مانند Causalml وجود دارد ، فضاهای بالقوه برای تقویت تأثیر مدل سازی بالابر در موارد چند درمانی وجود دارد.در این مقاله یک رویکرد جدید برای مدل سازی بالابر در کمپین های چند مرحله ای ، استفاده از تکنیک های رتبه بندی نمره و کالیبراسیون برای بهبود عملکرد کلی کمپین بازاریابی ارائه شده است.ما مدلهای بالابر موجود ، از جمله چارچوب های یادگیرنده متا (S ، T ، X) و کاربرد آنها در سناریوهای دنیای واقعی را مرور می کنیم.علاوه بر این ، ما برای برجسته کردن پیچیدگی ها و پیشرفت های احتمالی در این زمینه ، به بینش از مطالعات چند مرحله ای می پردازیم.روش ما شامل کالیبراسیون متا-یادگیری و یک استراتژی انتخاب مبتنی بر رتبه بندی است.نتایج آزمایش گسترده با مجموعه داده های دنیای واقعی ، مزایای عملی و عملکرد برتر رویکرد ما را نشان می دهد.این یافته ها بر نقش مهم ادغام تکنیک های رتبه بندی و کالیبراسیون نمره در پالایش عملکرد و قابلیت اطمینان پیش بینی های بالابر تأکید می کند ، از این طریق مدل سازی پیش بینی کننده در تجزیه و تحلیل بازاریابی و ارائه بینش های عملی برای پزشکان که به دنبال بهینه سازی استراتژی های تبلیغاتی خود هستند ، پیش می رود.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.