haku: @keyword internet-mainonta / yhteensä: 3
hakutulos-lista
viite: 2 / 3
« edellinen | seuraava »
Tekijä:Rentola, Olli
Työn nimi:Analyses of Online Advertising Performance Using Attribution Modeling
Internet-mainonnan tehokkuuden arviointi attribuutiomallinnuksen avulla
Julkaisutyyppi:Diplomityö
Julkaisuvuosi:2014
Sivut:vii + 71      Kieli:   eng
Koulu/Laitos/Osasto:Perustieteiden korkeakoulu
Oppiaine:Systeemi- ja operaatiotutkimus   (F3008)
Valvoja:Salo, Ahti
Ohjaaja:Mansikkamäki, Ilkka
Elektroninen julkaisu: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201408292549
OEVS:
Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje
sulje

Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossa

Oppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa.

Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/

Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.

Kirjautuminen asiakaskoneille

  • Aalto-yliopistolaiset kirjautuvat asiakaskoneille Aalto-tunnuksella ja salasanalla.
  • Muut asiakkaat kirjautuvat asiakaskoneille yhteistunnuksilla.

Opinnäytteen avaaminen

  • Asiakaskoneiden työpöydältä löytyy kuvake:

    Aalto Thesis Database

  • Kuvaketta klikkaamalla pääset hakemaan ja avaamaan etsimäsi opinnäytteen Aaltodoc-tietokannasta. Opinnäytetiedosto löytyy klikkaamalla viitetietojen OEV- tai OEVS-kentän linkkiä.

Opinnäytteen lukeminen

  • Opinnäytettä voi lukea asiakaskoneen ruudulta tai sen voi tulostaa paperille.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi tallentaa muistitikulle tai lähettää sähköpostilla.
  • Opinnäytetiedoston sisältöä ei voi kopioida.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi muokata.

Opinnäytteen tulostus

  • Opinnäytteen voi tulostaa itselleen henkilökohtaiseen opiskelu- ja tutkimuskäyttöön.
  • Aalto-yliopiston opiskelijat ja henkilökunta voivat tulostaa mustavalkotulosteita Oppimiskeskuksen SecurePrint-laitteille, kun tietokoneelle kirjaudutaan omilla Aalto-tunnuksilla. Väritulostus on mahdollista asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Väritulostaminen on maksullista Aalto-yliopiston opiskelijoille ja henkilökunnalle.
  • Ulkopuoliset asiakkaat voivat tulostaa mustavalko- ja väritulosteita Oppimiskeskuksen asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Tulostaminen on maksullista.
Sijainti:P1 Ark Aalto  2442   | Arkisto
Avainsanat:attribution model
logistic regression
online advertising
performance analysis
attribuutiomalli
Internet-mainonta
logistinen regressio
tehokkuuden analysointi
Tiivistelmä (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.
Tiivistelmä (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.
ED:2014-08-31
INSSI tietueen numero: 49677
+ lisää koriin
« edellinen | seuraava »
INSSI