Если слова «Динамическое искажение времени» вызывают ощущение научной фантастики о путешествиях во времени, вы не виноваты.

Итак, давайте сначала разберемся с этой научной фантастической терминологией.

Динамическое искажение времени

Динамическое искажение времени (DTW) - это метод анализа временных рядов, используемый для измерения сходства между двумя временными последовательностями. Эти последовательности или временные ряды также могут иметь разную длину.

Он вычисляет оптимальное соответствие между двумя сериями, используя набор правил. Предположим, есть две серии - A и B. Алгоритм DTW минимизирует расстояние между ними, создавая путь деформации W (теперь вы знаете, откуда в DTW слово «warping»).

Чем он отличается от других показателей расстояния, таких как евклидово расстояние?

Евклидово расстояние полезно, когда оба временных ряда синхронизированы и сравнивают значение ряда 1 в момент времени t со значением ряда 2 в момент времени t. По сути, он соответствует однозначному совпадению и не учитывает временные сдвиги.

DTW, с другой стороны, применяет совпадения «один ко многим» или «многие к одному» таким образом, что общее расстояние между двумя сериями сводится к минимуму. Это позволяет сочетать две серии одинаковой формы разной длины.

DTW применяется в различных областях, таких как распознавание речевых образов и обработка сигналов. Однако применение DTW в области маркетинга было редкостью.

В этом посте мы продемонстрируем новое применение DTW в области маркетинга.

Бизнес-проблема:

• Клиент провел маркетинговую кампанию на одном рынке в течение одного года (август 2019 г. - июль 2020 г.) и заметил, что кампания была очень успешной в плане привлечения дополнительных потенциальных клиентов. Этот рынок был назван «идеальным рынком».

• Клиент планировал провести кампанию на других новых рынках (определенных как рынки-кандидаты) и хотел определить, какие из этих рынков-кандидатов были похожи на «идеальный рынок».

• Проблема заключалась в том, что они не хотели проводить кампании на всех «рынках кандидатов» в течение 1 года из-за соображений стоимости.

• Задача заключалась в том, чтобы определить ранние признаки того, что «рынок кандидатов» похож на «идеальный рынок» с точки зрения реакции кампании, вместо того, чтобы ждать до конца года.

Подход:

Алгоритм динамического искажения времени использовался, чтобы понять, какие рынки-кандидаты похожи по поведению на «идеальный рынок».

  • Клиент определил один рынок как идеальный рынок, на котором кампания была успешной (кампания проводилась с августа по 20 июля, и за этот период регистрировались лиды).
  • Клиент определил 7 рынков-кандидатов для проведения аналогичной кампании.
  • Для этих рынков кандидатов данные о потенциальных клиентах и ​​кампаниях были доступны за период с августа по 20 декабря (5 месяцев).
  • Лиды с этих рынков-кандидатов (20 августа - 20 декабря) сравнивались с лидами с идеального рынка (19 августа - 19 декабря) с использованием алгоритма DTW.
  • Для продолжения кампании на следующий период были выбраны рынки с наименьшим расстоянием от идеального рынка.

Наша рекомендация:

  • Было отмечено, что из «7 потенциальных рынков» было 4 рынка, наиболее похожих на «Идеальный рынок» (выделено на изображении ниже).
  • Мы предложили клиенту продолжить кампанию на этих 4 рынках кандидатов.

Оценка результатов и влияние

Клиенту было рекомендовано продолжить кампании на этих 4 наиболее похожих рынках вместо проведения кампании на всех «Рынках-кандидатах».

В ходе оценки после внедрения, проведенной в апреле 2021 года, было обнаружено, что из 4 предложенных нами рынков:

  • Рынки кандидатов A, E и F получили 5%, 9% и 6% дополнительных потенциальных клиентов соответственно.
  • Рынок кандидатов D получил 2% дополнительных потенциальных клиентов.

В целом это решение помогло клиенту:

  • Правильное определение похожих рынков из группы рынков, что позволяет сократить расходы.
  • Выявленные рынки привлекли больше потенциальных клиентов.

Ссылки

  1. Http://www.mathcs.emory.edu/~lxiong/cs730_s13/share/slides/searching_sigkdd2012_DTW.pdf
  2. Https://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_time_warping

Если вам нужны инновационные научные решения в области маркетинга, вы можете обратиться к нам по адресу:

Сайт: https://www.arymalabs.com/

LinkedIn: Ридима Кумар