抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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不均一処理効果の推定の進歩は,企業が非整合レベルの粒度でマーケティングミックス要素と目標個人を個人化するのを可能にするが,実現可能性制約はそのような個人化を制限する。実際には,企業は,利益を最大化する目標で,これらの処理を提供するためのユニークな処理を提供するが,これは,これを粗い個人化問題と呼ぶ。協調においてセグメンテーションと標的化決定を行う2段階解法を提案した。第1に,条件付き平均処理効果を推定することによって,企業は個人化する。第2に,処理効果を利用して,これらの処理に割り当てるユニークな処理を選択するための処理効果を利用することで,企業の離散化を行った。不均一処理効果を推定するための利用可能な機械学習ツールと最適輸送方法の新しい応用の組み合わせが,実行可能で効率的な解決策を提供することを示した。促進管理のための大規模現場実験からのデータによって,著者らは,著者らの方法論が,消費者特性または選択に関して区分する既存の方式より優れて,事前指定したグリッドに関して単に調査するそれらを上回ることを見つけた。この手順を用いて,完全に粒状の個人化の下で,その予想される増分利益の99.5%以上の企業再までは,5つのユニークな処理のみを提供する。粗い個人化がどのように他のドメインで生じるかを考察することにより結論を下した。【JST・京大機械翻訳】
