Predicting smartphone email marketing campaign clicks with the LightGBM algorithm

Visa fullständig post



Permalänk

http://urn.fi/URN:NBN:fi:hulib-202004291992
Titel: Predicting smartphone email marketing campaign clicks with the LightGBM algorithm
Författare: Perälampi, Minna
Medarbetare: Helsingfors universitet, Matematisk-naturvetenskapliga fakulteten
Utgivare: Helsingin yliopisto
Datum: 2020
Språk: eng
Permanenta länken (URI): http://urn.fi/URN:NBN:fi:hulib-202004291992
http://hdl.handle.net/10138/314587
Nivå: pro gradu-avhandlingar
Ämne: Tilastotiede
Abstrakt: Tässä työssä aiheena on älypuhelin sähköpostikampanijoiden klikkausten mallintaminen ja ennus- taminen LightGBM algortimin avulla. Mainosten klikkaamisen ennustamista käytetään sähkö- posti markkinoinnin kohdentamiseen potentiaalisesti kiinnostuneille asiakkaille. Klikkaamisen en- nustamisessa käytetty aineisto haettiin DNA Oyj:n tietokannasta. Tutkielmani alussa esittelen mallinnuksessa käytettavan Gradient Boosting Decision Tree mallin seka siitä johdetun LightGBM mallin, jotka perustuvat päätöspuihin. Kerroen ensin lyhyesti päätöspuista, jonka jälkeen esittelen Gradient Boosting Decision Tree mallien teoreettisen taus- tan. Siirryn sen jälkeen esittelemaan LightGBM versiota, minkä yhteydessä esittelen myös sen toteutukseen liittyviä algoritmeja. Tämän jälkeen esittelen Bayesilaisen Optimointi menetelmän jolla hienosäädän mallin hyper parametreja. Seuraavaksi esittelen mallissa käytetyn aineiston. Aineistossa olevat muuttujat kuvaavat asiakkaan demograafisia tietoja, laitteita, internetin käyttöä, verkkokaupassa asioimista sekä ostoshistoriaa aikaisempien kampanijoiden läheyshetkellä. Tämän jälkeen käyn lapi mallin sovittamisen sekä mallin testaamiseksi toteutetun testikampanjan. Mallin arviointiin sovellettiin luokittelumenetelmiin sopivia mittareita. Arvioin mallin toimivuutta klikkausten ennustamiseen testikampanijasta saatujen tulosten perusteella. Lopuksi pohdin mallin ja menetelmän suorituskykyä. Mallin koulutusaineisto ei vastannut tele- operaattorin asiakaskantaa, minkä vuoksi mallin tulokset olivat huonot silloin kun sitä sovellettiin koko asiakaskantaan. Sovellettaessa koulutusaineistoa vastaavaan tilanteeseen mallin suorituskyky oli kohtuullinen. Mallia aioitaan kehittää jatkossa paremmaksi DNA Oyj:llä.


Filer under denna titel

Filer Storlek Format Granska

There are no files associated with this item.

Detta dokument registreras i samling:

Visa fullständig post