MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
■001000017356617
■00520260202103004
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798280756533
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31840619
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a000
■1001  ▼aLaurino  dos  Santos,  Henrique.
■24510▼aHawkes  Processes  in  Marketing
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  Pennsylvania▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a152  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-12,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Fader,  Peter  S.;Van  den  Bulte,  Christophe.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  Pennsylvania,  2025.
■520    ▼aThis  dissertation  offers  a  detailed  investigation  of  the  use  of  univariate  Hawkes  processes  to  model  consumer  behavior  in  digital  marketing  applications.  Datapoints  in  these  contexts  alternate  long  periods  of  sparsity  and  short  bursts  of  intense  activity,  presenting  many  challenges  for  traditional  models.  Hawkes  processes,  meanwhile,  provide  a  flexible  framework  to  capture  complex  dynamics  of  dormancy  and  momentum  buildup,  but  require  both  adaptation  and  innovation  to  appropriately  describe  consumer  data.  This  dissertation  elaborates  on  their  properties,  connects  them  to  models  in  the  extant  literature,  develops  new  parametric  forms,  and  benchmarks  their  use  in  both  simulation  studies  and  empirical  applications.  Special  attention  is  given  to  empirical  estimation  under  strict  privacy  laws,  a  novel  and  pressing  use-case.  The  model  is  then  extended  to  the  derivation  of  optimal  advertising  policies  under  various  market  conditions.  Ad  delivery  scheduling,  dynamic  bidding,  and  constrained  bidding  problems  are  studied  analytically,  in  simulation,  and  empirically.  Once  more,  special  attention  is  given  to  the  positive  and  negative  impacts  of  privacy  laws  for  both  consumers  and  advertisers.  This  work  highlights  the  empirical  and  theoretical  advantages  of  Hawkes  processes  as  models  of  dynamic  human  behavior,  as  well  as  both  the  costs  and  benefits  of  emerging  privacy  policies.
■590    ▼aSchool  code:  0175.
■653    ▼aAdvertising  policies
■653    ▼aPrivacy  laws
■653    ▼aStochastic  processes
■653    ▼aConsumer  behavior
■653    ▼aDigital  marketing
■690    ▼a0338
■690    ▼a0796
■690    ▼a0454
■690    ▼a0501
■690    ▼a0703
■71020▼aUniversity  of  Pennsylvania▼bMarketing.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-12B.
■790    ▼a0175
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17356617▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books