T hans papper studerar effekterna av olika typer av online-annonser på köp konvertering genom att fånga dynamiska interaktioner bland reklam klickar sig. Det motiveras av observationen att vissa reklamklick kanske inte resulterar i omedelbara köp, men de stimulerar efterföljande klick på andra annonser, som sedan leder till inköp. Vi utvecklar en ny modell baserad på ömsesidigt spännande punktprocesser, som betraktar reklamklick och inköp som beroende slumpmässiga händelser i kontinuerlig tid. Vi införlivar enskilda slumpmässiga effekter för att ta hänsyn till konsumenternas heterogenitet och gjuta modellen i Bayesian hierarkiska ram. Vi konstruerar konverteringsannolikhet för att korrekt utvärdera konverteringseffekter av online-annonser. Vi utvecklar simuleringsalgoritmer för ömsesidigt spännande punktprocesser för att beräkna konverteringssannolikheten och för förutsägelse om out-of-prov. Modelljämförelseresultat visar den föreslagna modellen överträffar referensmodellerna som ignorerar spännande effekter bland reklamklick. Med hjälp av en egenutvecklad datauppsättning, finner vi att visningsannonser har relativt låg direkt effekt på köpkonvertering, men de är mer benägna att stimulera efterföljande besök genom andra annonsformat. Vi visar att den allmänt använda mätningen av omräkningskursen är partisk till förmån för sökannonser och underskattar konverteringseffekten av displayannonser mest. Vår modell tillhandahåller också ett användbart verktyg för att förutsäga framtida inköp och reklamklick för målinriktad marknadsföring och kundrelationshantering.
Xu och al. REF föreslog en modell baserad på ömsesidigt spännande punktprocess, där annonsklick och köp betraktas som oberoende slumpmässiga händelser i kontinuerlig tid.
Path to Purchase: A Mutually Exciting Point Process Model for Online Advertising and Conversion
{'venue': 'Management Science', 'journal': 'Management Science', 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Computer Science']}