返回首页
您的位置:首页 > 新闻 > CCF聚焦

全域营销的数据科学 | TF101回顾

阅读量:144 2023-05-25 收藏本文

2023年4月30日,CCF TF 第101期活动“全域营销的数据科学”在线成功举行。浙江大学计算机学院副教授,博士生导师,人工智能系副主任况琨、中国科学技术大学管理学院副教授李勇军、前波士顿咨询数字化专家王冰青、麻省理工斯隆管理学院 John D.C. Little讲席教授张娟娟四位嘉宾从各自研究领域的角度出发,探讨了大数据时代全域营销所面临的技术挑战,并分享了实践经验。



当前营销技术步入了全渠道、全周期的全域时代。随着用户、渠道、创意广泛的数据积累,多学科综合的数据科学技术在营销领域发挥着越来越重要的作用。CCF TF第101期聚焦全域营销的数据科学,邀请了学术和工业界多学科的知名学者对其中的关键问题及其解决方法进行了分析研讨。


本次会议由CCF TF数据科学SIG委员、腾讯游戏数据科学总监孙子荀主持,CCF TF数据科学SIG主席巴川进行活动致辞。浙江大学计算机学院副教授,博士生导师,人工智能系副主任况琨、中国科学技术大学管理学院副教授李勇军、前波士顿咨询数字化专家王冰青、麻省理工斯隆管理学院John D.C. Little讲席教授张娟娟四位嘉宾分别进行了分享。


图片

CCF TF数据科学SIG委员、腾讯游戏数据科学总监孙子荀


《大数据因果推断、决策与可泛化学习》

 

图片


况琨深入探讨了机器学习尤其是深度学习的主要特点以及存在的问题。况琨认为,因果机制尚未融入机器学习是导致模型预测不稳定和不可解释等问题的主要根源。将因果引入机器学习,从而实现模型的可解释性和稳定性。大数据因果推断是实现从关联分析跨越到因果推理的核心一环,但在面对高维连续变量、混淆变量观测不全等诸多挑战时,传统因果推断方法在大数据环境下失效。工具变量作为计量经济学用于估计模型因果关系的方法,在回归模型中,当解释变量与误差项存在相关性(内生性问题),使用工具变量法能够得到一致的估计量。况琨介绍了如何利用机器学习赋能大数据因果推断。同时,因果关系的可解释性和稳定性也给机器学习的可泛化性带来了可能。况琨从因果推断中的工具变量视角出发,探讨领域泛化问题中存在的偏差问题,并提出因果可泛化学习机制,总结消除虚假关联,恢复因果关联是实现可解释可泛化机器学习的关键。


《基于免费增值模式下数字内容产品定价研究》


图片


李勇军分享了团队的一篇关于多学科落地数字内容定价的论文:《Optimal Freemium Pricing of Digital Content via Large-scale Randomized Field Experiment and Content Analysis》。李勇军团队综合利用了田野实验、文本挖掘、计量分析等手段,从心理学、消费者行为学、经济学等理论角度进行分析,提出了一个预测模型,该模型的准确率可以超过90%,并已应用在企业实践上。李勇军详细介绍了该模型的数据收集构建过程、理论基础、建模方式,并且报告了在多个数据实验的情况和变量的特性分析。整体工作成功落地并且为某平台提供了将近30%的收益提升。

 

《数据科学赋能市场营销的“气、道、术”》

 

图片


王冰青从过去的工作经验中,总结了数字时代营销策略中数据科学的必要性,分享了自己的一些思考。从内容生命周期评估的课题展开,首先从技术上进行分享,提出仅仅使用数据科学方法是不够的,缺少了对用户以及业务本身的理解,如何利用数据科学工具去解决正确的问题,是更为关键的。王冰青提出要将数据科学工具与社会科学工具结合起来,构建更全面、准确的市场营销模型。可以使用自然语言处理技术对消费者的评论进行情感分析,了解消费者对某个产品或品牌的态度;同时,我们还可以通过社会学调查等手段了解消费者的文化背景、信仰等社会因素,从而更好地理解消费者的需求和行为。整个分享也给大家提供了一种从社会学和心理学去理解人消费需求的视角。


《全景式推荐系统》

 

图片


张娟娟分享了研究团队最新研发的一套“全景式推荐系统”的理论和算法,这也是该框架首次对外进行公布。该系统的特征是以流量激励有价值的创作者,用来优化创作生态和长期消费者体验。张娟娟团队利用经济学模型证明了该系统的最优性。在算法上,张娟娟创新性地使用当下流行的AI计算机视觉的方法,以识别平台生态内最有价值的创作者。利用某大型内容平台数据,验证了全景式推荐系统的有效性。张娟娟提出,该算法可应用于其他营销问题,如识别重要KOL、优化预算配置等。


活动最后,孙子荀总结到,三位分享嘉宾都综合了多个学科的技术,并且成功落地在营销领域。他们把营销增长的工作从单纯数据分析提升到了多学科综合的数据科学应用的纬度。不仅仅在学术上有显著成果,而且在工业界场景都有很强的实践价值和效果,为相关从业技术人员开阔了视野,提供了多种数据科学工具手段和新思路。希望通过这次分享能给营销场景带来多学科人员的交流、探讨、实践的新趋势。


本期精彩回顾视频可在CCF数字图书馆观看,欢迎持续关注TF更多精彩活动!


图片


关于CCF TF

CCF TF技术前线(Tech Frontier)创立于2017年6月,旨在为工程师提供顶级交流平台,更好地服务企业界计算机专业人士,帮助企业界专业技术人士职业发展,通过搭建平台实现常态化合作和发展,促进企业间、学术界与企业间技术交流。目前已组建知识图谱、数据科学、智能制造、架构、安全、智能设备与交互、数字化转型与企业架构、算法与AI、智能前端、工程师文化、研发效能、软件质量工程等十二个SIG(Special Interest Group),提供丰富的技术前线内容分享。2023年全年,CCF TF将在线开展20场活动,会员免费参加。

加入CCF

加入CCF会员享受更多超值活动,为自己的技术成长做一次好投资。

点击链接了解更多会员权益:CCF个人会员权益  CCF公司会员权益 

图片

识别或扫码入会


欢迎关注CCFTF及CCF业务总部公众号,精彩陆续开启!


图片

关注CCFTF获取TF活动资讯

图片

关注CCF业务总部优惠预定会议场地


合作单位

图片