Marketing campaigns are a set of strategic activities that can promote a business's goal. The effect prediction for marketing campaigns in a real industrial scenario is very complex and challenging due to the fact that prior knowledge is often learned from observation data, without any intervention for the marketing campaign. Furthermore, each subject is always under the interference of several marketing campaigns simultaneously. Therefore, we cannot easily parse and evaluate the effect of a single marketing campaign. To the best of our knowledge, there are currently no effective methodologies to solve such a problem, i.e., modeling an individual-level prediction task based on a hierarchical structure with multiple intertwined events. In this paper, we provide an in-depth analysis of the underlying parse tree-like structure involved in the effect prediction task and we further establish a Hierarchical Capsule Prediction Network (HapNet) for predicting the effects of marketing campaigns. Extensive results based on both the synthetic data and real data demonstrate the superiority of our model over the state-of-the-art methods and show remarkable practicability in real industrial applications.


翻译:市场营销运动是一系列能够促进企业目标的战略活动,在实际工业情况下对市场营销运动的影响预测非常复杂和具有挑战性,因为事先知识往往从观察数据中学习,而没有对市场营销运动进行任何干预;此外,每个主题总是同时受到若干营销运动的干扰,因此,我们不能轻易地分析和评价单一市场营销运动的影响;据我们所知,目前没有有效的方法来解决这个问题,即以等级结构为模型,进行个人层面的预测工作,同时发生多起交织的事件;在本文中,我们深入分析了影响预测任务所涉及的粗糙的树类结构,我们进一步建立了等级直观预测网络(HapNet),以预测市场运动的影响;根据综合数据和真实数据得出的广泛结果表明,我们的模式优于最先进的方法,并显示实际工业应用中的显著实用性。

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