Ứng dụng học máy đánh giá hiệu quả chiến dịch quảng cáo trên sàn TMĐT Shopee và đề xuất phương án phân bổ ngân sách tối ưu

Abstract

Thương mại điện tử đang tác động tới hầu hết mọi hoạt động thương mại trên toàn thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng. Hoạt động thương mại mới nổi này mang theo nhiều vấn đề về mô hình hóa và tối ưu hóa mới. Đề tài đề xuất thước đo hiệu quả quảng cáo theo mô hình trả phí trên lượt nhấp chuột trên sàn thương mại điện tử có lượng truy cập hàng tháng lớn nhất Việt Nam – Shopee, và ứng dụng học máy để đánh giá hiệu quả tự động. Sau đó, đưa ra phương án phân bổ ngân sách tối ưu dựa trên hiệu quả quảng cáo của từng sản phẩm. Từ đó, giúp doanh nghiệp tối đa hóa doanh thu và nâng cao hiệu suất quảng cáo. Kết quả đề tài cho thấy thuật toán phù hợp nhất với dữ liệu là Random Forest. Ứng dụng mô hình vào thực tế đánh giá hiệu quả kết hợp với phương án phân bổ ngân sách đề xuất đã mang lại kết quả tích cực khi doanh thu ròng tăng 93%.