L'elaborato finale tende a valutare una nuova metodologia per la valutazione dell'efficacia e l'ottimizzazione dell'automatizzazione delle campagne di marketing, il disegno di regressione con discontinuità. Solitamente per valutare l'efficacia di un qualsiasi trattamento, in questo caso la campagna di marketing, vengono utilizzate delle metodologie che, in primis, dividono le unità appartenenti allo studio in due gruppi: controllo e trattamento. Successivamente si valuta l'efficacia di questo trattamento tramite differenze nei due gruppi. In questo specifico caso, non essendo ragionevole suddividere le unità in due gruppi, in cui uno dei due non riceve la campagna, vi è la necessità di utilizzare una nuova metodologia. Il Regression Discontinuity Design, a differenza dei classici metodi utilizzati, crea i due gruppi, senza però far si che ad uno dei due gruppi non venga effettuato il trattamento. L'obiettivo è quindi quello di verificare se e come questo disegno riesca effettivamente a valutare l'effetto delle campagne di marketing.

Modelli statistici per la valutazione dell'efficacia e l'ottimizzazione dell'automatizzazione delle campagne di marketing tramite disegno di regressione con discontinuità

MASSARO, GABRIELE
2022/2023

Abstract

L'elaborato finale tende a valutare una nuova metodologia per la valutazione dell'efficacia e l'ottimizzazione dell'automatizzazione delle campagne di marketing, il disegno di regressione con discontinuità. Solitamente per valutare l'efficacia di un qualsiasi trattamento, in questo caso la campagna di marketing, vengono utilizzate delle metodologie che, in primis, dividono le unità appartenenti allo studio in due gruppi: controllo e trattamento. Successivamente si valuta l'efficacia di questo trattamento tramite differenze nei due gruppi. In questo specifico caso, non essendo ragionevole suddividere le unità in due gruppi, in cui uno dei due non riceve la campagna, vi è la necessità di utilizzare una nuova metodologia. Il Regression Discontinuity Design, a differenza dei classici metodi utilizzati, crea i due gruppi, senza però far si che ad uno dei due gruppi non venga effettuato il trattamento. L'obiettivo è quindi quello di verificare se e come questo disegno riesca effettivamente a valutare l'effetto delle campagne di marketing.
2022
Statistical models for evaluating the effectiveness and optimization of Marketing Automation by Regression Discontinuity Design
RDD
Cutoff
Variabile punteggio
Propensity
Regressione locale
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/44775