search query: @keyword internet-mainonta / total: 3
reference: 2 / 3
« previous | next »
Author:Rentola, Olli
Title:Analyses of Online Advertising Performance Using Attribution Modeling
Internet-mainonnan tehokkuuden arviointi attribuutiomallinnuksen avulla
Publication type:Master's thesis
Publication year:2014
Pages:vii + 71      Language:   eng
Department/School:Perustieteiden korkeakoulu
Main subject:Systeemi- ja operaatiotutkimus   (F3008)
Supervisor:Salo, Ahti
Instructor:Mansikkamäki, Ilkka
Electronic version URL: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201408292549
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  2442   | Archive
Keywords:attribution model
logistic regression
online advertising
performance analysis
attribuutiomalli
Internet-mainonta
logistinen regressio
tehokkuuden analysointi
Abstract (eng):The importance for data-driven planning in online advertising has become a significant factor for marketers.
Advancements in data collection technologies have provided marketers the prerequisites for thorough analyses of the impacts of online marketing activities and most often attribution models are used to evaluate the performance.
An attribution model defines the contribution of advertising channels in inducing conversions among customers i.e. purchase decisions.
This Thesis proposes a framework for online advertising performance analysis and budget optimization using such techniques.

The empirical analysis is conducted with clickstream data collected across multiple websites using cookies.
We use binary logistic regression model to classify customers to converters and to non-converters.
To evaluate the cost performance of a channel, we present a metric that is based on the expected cost of conversions.
The logistic regression model is estimated with and without bootstrap aggregation.
The coefficients are averaged over 100 iterations and the posterior distribution of conversions is ensured in training samples.

The results suggest that the probability of conversion is highest at the first banner impression.
Moreover, the search engines are significantly more efficient in inducing conversions than banners and direct traffic, but banner impressions increase the traffic of other channels.
Last, the joint effects of advertisements were found beneficial.

While the research objectives of this Thesis were achieved, further research is required to improve the results of the proposed framework.
Nevertheless, this study provides solid results for online marketing planners and means to optimize the online marketing activities in terms of budget allocation.
Abstract (fin):Käyttäjätason Internet-käyttäytymistiedon merkitys on kasvanut Internet-mainonnan suunnittelussa.
Kehittyneet tiedonkeruutekniikat mahdollistavat Internet-mainonnan vaikutusten yksilötason analysoinnin attribuutiomallinnuksella.
Attribuutiomalli kuvaa, miten eri mainoskanavat ovat vaikuttaneet käyttäjän ostopäätökseen eli käyttäjän konversioon.
Tässä tutkimuksessa esitetään attribuutiomallinnukseen perustuva viitekehys Internet-mainonnan tehokkuuden analysointia ja budjetin optimointia varten.

Työn empiirinen tarkastelu tehdään käyttäjätason internetkäyttäytymistiedon perusteella.
Analysoitu aineisto on kerätty Internet-sivuilta evästeiden avulla.
Kuluttajien ostokäyttäytymistä mallinnetaan binäärisellä logistisella regressiomallilla.
Mainoskanavien kustannustehokkuuden mittaamiseen työssä esitetään metriikka, joka kuvaa sitä odotusarvoista kustannusta, millä käyttäjä kussakin kanavassa konvertoituu.

Tulosten perusteella käyttäjän todennäköisyys konvertoitua on suurimmillaan ensimmäisen bannerihavainnon jälkeen.
Samoin näiden valossa hakukone on tehokas konvertoimaan käyttäjiä.
Lisäksi havaittiin, että bannerimainokset vaikuttavat muiden kanavien kävijämääriin, ja useimmiten mainoskanavien yhteisvaikutukset lisäävät käyttäjän konvertoitumis-todennäköisyyttä.

Tutkimukselle asetut tavoitteet saavutettiin.
Tutkimuksessa havaittiin, että markkinointikanavien välisten suhteiden parempi ymmärtäminen vaatii lisätutkimusta.
Tutkimuksessa saatujen tulosten avulla Internet-mainonnan suunnittelijat pystyvät tehostamaan markkinointitoimenpiteitä ja markkinointibudjetin käyttöä.
ED:2014-08-31
INSSI record number: 49677
+ add basket
« previous | next »
INSSI