سنجش ROI در کمپین های تبلیغاتی بیمه با استفاده از روش های تحلیل آماری

این مقاله با استفاده از روش های آماری پیشرفته برای اندازه گیری بازگشت سرمایه (ROI)، اثربخشی کمپین های تبلیغاتی بیمه را بررسی می کند. این مطالعه با بهره گیری از رگرسیون چند متغیره، پیش بینی سری های زمانی، مدل های یادگیری ماشین و تحلیل پوششی داده ها (DEA)، بینش هایی را در مورد عوامل کلیدی موثر بر ROI در کمپین های چند کاناله ارائه می دهد. یافته ها نشان می دهد که نرخ کلیک (CTR) و نرخ تبدیل مهمترین پیش بینی کننده های ROI هستند، در حالی که بازده نزولی در هزینه های تبلیغات، نیاز به تخصیص بهینه بودجه را برجسته می کند. تجزیه و تحلیل سری های زمانی روندهای فصلی را آشکار کرد و بر اهمیت زمان بندی کمپین تاکید کرد. مدل های یادگیری ماشین بخش های ارزشمند مشتری را شناسایی کردند و نشان دادند که تبلیغات شخصی سازی شده به طور قابل توجهی ROI را افزایش می دهد. در نهایت، نتایج DEA برتری کارایی کانال های دیجیتال را نسبت به رسانه های سنتی تایید کرد. این مطالعه نتیجه می گیرد که شرکت های بیمه باید استراتژی های داده محور، شخصی سازی شده و چند کاناله را برای به حداکثر رساندن اثربخشی تبلیغات و سودآوری بلندمدت اتخاذ کنند.

سنجش ROI در کمپین های تبلیغاتی بیمه با استفاده از روش های تحلیل آماری Keywords:

بازگشت سرمایه (ROI) , تبلیغات بیمه , تحلیل آماری , مدل سازی پیش بینی کننده , تحلیل پوششی داده ها (DEA).