在企業(yè)運營環(huán)境快速變化,產品迭代速度加快的今天,互聯網廣告被企業(yè)廣泛應用于產品營銷過程中,特別是在新產品上市時期,廣告宣傳作為一種重要的營銷手段能夠向潛在客戶提供產品信息,促進消費者產生購買興趣從而使企業(yè)獲取更高的收益。為了控制投入成本,企業(yè)通常會對一個銷售期內的廣告預算和可用產品庫存進行限制,因此在庫存限制下制定有效的廣告預算分配策略對于企業(yè)決策至關重要。傳統(tǒng)的收益管理研究中通常假設營銷商已知顧客需求與廣告花費之間的函數關系,通過構建收益模型獲取最優(yōu)分配策略,然而在現實中銷售情況具有不確定性,企業(yè)通常難以捕捉確切的需求函數,而假設需求函數形式利用歷史銷售數據擬合函數參數的學習方法通常會產生一定的偏差。目前現有的針對廣告預算分配問題的非參數學習算法,通過收集廣告花費以及對應的銷量數據來對需求函數關系進行估計,而本文將銷售過程劃分為:顧客被廣告吸引產生興趣、將興趣轉化購買行為兩個階段,觀察被吸引的顧客到達人數以及實際銷量兩部分數據,對廣告費用影響的到達率函數和購買概率分別進行有效估計,從而更精準地刻畫廣告花費與銷量的關系。本文考慮提出一種非參數學習算法,預先設定一系列廣告花費進行測試,觀察...

【文章頁數】：59 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 引言
    第一節(jié) 課題研究背景及意義
    第二節(jié) 研究方法及主要結論
    第三節(jié) 國內外研究現狀
        一、需求函數學習算法設計研究
        二、廣告預算分配研究
    第四節(jié) 章節(jié)安排
第二章 問題建模及策略算法
    第一節(jié) 廣告預算分配問題及基本假設
    第二節(jié) 確定性松弛問題及遺憾值定義
    第三節(jié) 非參數廣告預算分配策略
第三章 策略性能分析
    第一節(jié) 策略遺憾值上界
    第二節(jié) 遺憾值下界
第四章 數值實驗
    第一節(jié) 策略漸進遺憾值驗證
    第二節(jié) 策略估計方法有效性驗證
    第三節(jié) 策略魯棒性驗證
第五章 總結與展望
    第一節(jié) 本文研究工作及結論
    第二節(jié) 本文的研究局限
    第三節(jié) 未來研究工作展望
參考文獻
致謝
個人簡歷



本文編號：4036745