小規模企業のマーケティング戦略の改善のためのオフラインデータ駆動の推奨システム

科学分野:

• コンピュータサイエンス コンピュータサイエンス
• マーケティング マーケティング アナリスト アナリティクス
• ビジネスインテリジェンス ビジネスインテリジェンス

背景:

• 推薦システムにより,さまざまなセクターでユーザーの関わりが強化されます.
• 中小企業は,オンラインマーケティングで行動あたりの高コスト (CPA) と低コンバージョン率 (CR) に直面しています.
• パーソナライズされたマーケティングキャンペーンは,高価値顧客を特定するための鍵です.

研究 の 目的:

• マーケティングコストを削減するために,中小企業のための新しい推奨者システムを開発する.
• オフラインのインタラクションデータを活用して,割引クーポンを使用する可能性のある顧客を特定します.
• マーケティング活動におけるコンバージョン率 (CR) を向上させ,行動あたりのコスト (CPA) を削減します.

主な方法:

• 店舗レベルのクーポンとポイントログデータを含む,オフラインのインタラクションデータを活用します.
• コールドスタートの問題とデータ希少性を解決するために,カスタマイズされたデータ増強技術を実装します.
• CPA,CR,ルーツ平均二乗誤差などのメトリックを使用してシステムのパフォーマンスを評価します.

主要な成果:

• 提案された推薦者システムは,従来のオンラインマーケティングプラットフォームを大幅に上回る.
• このシステムは,割引クーポンを使用しやすい顧客を効果的に特定し,それによってCRを増加させます.
• 効率の向上により,マーケティングコストの削減が実証されています.

結論:

• オフラインデータと適切な拡張を組み込むことは,費用対効果の高いマーケティングに価値があります.
• 小説的な推薦者システムは,オンラインマーケティングの費用で苦労している中小企業にとって実行可能な解決策を提供します.
• データ増強技術は,オフラインの推奨システムにおける課題を克服するために不可欠です.