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English(EN) FunnelCausalNet: Funnel-aware Joint Conversion-Revenue Uplift for Multi-tier Coupon Allocation

新模型FunnelCausalNet优化优惠券分配以提升转化和收入

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了FunnelCausalNet，这是一种新颖的提升估计器，旨在优化优惠券分配以同时提升转化和收入。该模型通过将二元转化预测与非负条件价值预测相结合，解决了商品交易总额（GMV）的复杂性。该方法通过理论比较以及在半合成和真实数据集上的实证测试得到验证，与现有方法相比，在准确性和投资回报率核算方面均有所提高。 AI

影响 引入了一种使用因果推断和深度学习优化电子商务促销的新方法。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍新模型及其评估的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新模型FunnelCausalNet优化优惠券分配以提升转化和收入

报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Yu Zhang (AMap Alibaba Group, Beijing, China), Zhihan Wang (AMap Alibaba Group, Beijing, China), Guanlin Chen (AMap Alibaba Group, Beijing, China), Min Jiang (AMap Alibaba Group, Beijing, China), Shuai Li (AMap Alibaba Group, Beijing, China) ·

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  2. arXiv cs.IR (Information Retrieval) TIER_1 English(EN) · Shuai Li ·

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    Coupon campaigns seek to lift both conversion and revenue, but gross merchandise value (GMV) follows a deterministic funnel from conversion to conditional order value and is zero-inflated and heavy-tailed. We propose FunnelCausalNet, an uplift estimator coupling a binary conversi…

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