Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Медийная реклама

В современной маркетинговой практике, где сложные кампании должны привлекать и удерживать клиентов, часто возникает конфликт между объёмом доступных данных и способностью эффективно их использовать для оптимизации ресурсов. В то время как наблюдательные данные предоставляют широкую картину поведения пользователей, они подвержены искажениям, что затрудняет точное прогнозирование реакции на маркетинговые стимулы. Экспериментальные данные, хотя и более надёжны, ограничены в масштабе и дороговизне. В своей работе «Bi-Level Decision-Focused Causal Learning for Large-Scale Marketing Optimization: Bridging Observational and Experimental Data», авторы осмеливаются спросить: возможно ли создать систему, которая не просто анализирует данные, а динамически адаптируется к их особенностям, эффективно объединяя наблюдательные и экспериментальные источники, чтобы максимизировать отдачу от маркетинговых инвестиций и, самое главное, предсказать, как мы можем научить машину делать правильные маркетинговые решения, даже когда данных недостаточно?

Читать далее
Читайте также
СТАТЬ АВТОРОМ
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro