基于多点归因模型的广告营销数据的分析

发布时间：2020-09-14 16:11

　　归因问题研究的主要是各渠道广告对用户转化的贡献率,研究归因问题能够让商家更好的优化广告投放策略,降低投放成本,提高广告转化率。本文从互联网广告投放的归因问题出发,详细介绍了三个基于数据的多点归因模型：Bagging Logistic Regression, Simple Probability Model和时间加权模型,并构建V-A指标评价模型拟合的优劣。BLR归因模型将Bootstrap和Logistic回归结合；SPM归因模型利用条件概率的思想,构建渠道对用户转化的贡献率；时间加权模型考虑广告的衰减效应,按照用户接触广告渠道的时间顺序构建模型。本文研究的对象为M车险公司为家庭车险产品投放广告的营销数据,通过以上三个多点归因模型进行数据模拟分析,并对模型结果进行评估,得到各个渠道对用户最终转化的贡献。实际数据的模拟显示了三个模型相对一致的结果,模型在解决归因问题上是较为有效的。在数据处理过程中,通过使用SQL对数据进行提取和整合,并运用R语言模拟分析广告投放数据。
【学位单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2016
【中图分类】：F713.8;F274
【部分图文】：

趋势图,广告,趋势

例如，用户对于网页上的展示广宵会遗忘的更快，而对接触过的Ｅｍａｉｌ广告遗逡逑忘的会慢一些。逡逑对于单一广告而言．用户的记忆与时间的关系如图２．１所示［１１１。逡逑用户记化逡逑＇逦邋适忘周期＇逡逑逦逦１逦１逦时间逡逑ｔ逦ｔ＋１逦ｔ＋２逦ｔ＋３逦ｔ＋４逡逑图２．１单一广告随时间衰减趋势逡逑图２．１中，纵坐标表示用户对于广告的记忆，横坐标表示时间，曲线ａ为用户记忆随时间变逡逑化的庭势，整条曲线所在横坐标的范围为遗忘周期ｒ＞？ａｘ。在单一广告中，用户对于广告产逡逑品总的记忆就等于对当前广T?的记忆。然而，商家对他们的产品不会只投放一个广告，通逡逑常，他们会持续的投放关于产品的广告，因此，用户会在一段时间内持续接触到相同的广逡逑告，在某一个时间点用户的记忆等于当前广宙的记忆加上么前广巧哀减后的剩余记忆，见逡逑图邋２．２。逡逑图２．２中，商家在某渠道上持续的投放同一个广告，且投放间隔相同，假设广告的逡逑为４个时间间瞄（Ｉ时刻投放的广告作用到ｔ邋＋邋２时刻），且这些广告的遗忘曲线随时逡逑间变化庭势相同。那么在１时刻

曲线,累积效应,广告,间变

变化曲线,渠道,相对权重,变化曲线

Ｃｈａｎｎｅｌ逦ｃｈａｎｎｅｌ逡逑图３．２邋ＢＬＲ与ＳＰＭ各渠道总贡献箱线图逡逑§３．４时间加权模型模拟逡逑Ｗ下数据处理及模拟均在Ｒ语言中实现。逡逑ｃｖｓＤＴ是经过巧．２．２预处理过后的数据，包含的是所有转化用户的渠道路线信息，单个逡逑转化用户的渠道路线形式见巧３．４，相邻时间点没有相同的渠道，并且渠道路线时间跨度和逡逑渠道时间间隔均满足Ｔ？ａｘ和ａｔ的设定。逡逑ｃｖｓＤＴ中共有Ｗ邋＝邋１９４２个转化用户，第ｉ个用户渠道路线的长度为Ａｔ，邋ｉ邋＝邋１，２，－．，Ｗ，逡逑渠道路线为一邋Ｃ口一…一邋Ｇｆｃ，，时间点序列为了山扣，．．．，了也。取ｅ邋＝邋０．０１代入逡逑式（４．巧计算转换的时间点为：逡逑ｒ二＝件＂－扣）Ｘ邋，１邋—邋２吉邋＋邋ｅ．逦口叫逡逑Ｊ化ｔ邋－邋Ｊｔｉ逡逑选定０￡／＝４，邋０ｌ邋＝邋２，邋ｅ邋＝邋０．０１后计算得逡逑ａ邋＝邋０．７３９０，邋６邋＝邋０．４３７３．逡逑由于常数Ａ对模型没有影响

【参考文献】