Offre de thèse
Inférence causale pour les processus ponctuels
Date limite de candidature
29-02-2024
Date de début de contrat
01-10-2024
Directeur de thèse
CLAUSEL Marianne
Encadrement
La thèse sera coencadrée avec A. Leite. Les rendez vous auront lieu une fois par semaine
Type de contrat
école doctorale
équipe
PROBAS STATScontexte
Ce projet de thèse est partie intégrante d'une collaboration entre Pernod Ricard et l'équipe TAU d'INRIA Saclayspécialité
Mathématiqueslaboratoire
IECL - Institut Elie Cartan de LorraineMots clés
causalité, processus ponctuels
Détail de l'offre
L'utilisation de techniques d'apprentissage automatique dans le contexte industriel a prouvé son utilité pour une variété d'applications. Dans le domaine du marketing, une litt´erature abondante, des preuves de concepts et des projets pilotes ont mis en évidence l'importance de ces méthodes dans la modélisation de la relation entre l'allocation (publicité, distribution, promotion, produit) et les ventes. La quantification de l'impact de ces dépenses représente une opportunité pour l'amélioration de la pertinence des actifs publicitaires, l'optimisation des allocations des ressources financières et de l'amélioration du processus décisionnel. Toutefois, ce potentiel demeure sous exploité en raison de la complexité du problème sous jacent.
Cette thèse abordera certains de ces défis dans le contexte de la modélisation du mix marketing chez Pernod Ricard, en tenant compte des contraintes opérationnelles et environnementales. Nous nous concentrerons particulièrement sur
l'efficacité à long terme des campagnes marketing qui est une question stratégique pour Pernod Ricard
Keywords
causality, point process
Subject details
The use of machine learning techniques in the industrial context has proven its usefulness for a variety of applications. of applications. In the field of marketing, an abundance of literature, proofs of concept and pilot projects have demonstrated the importance of these methods in modelling the relationship between allocation (advertising, distribution, promotion, product) and sales, distribution, promotion, product) and sales. Quantifying the impact of these expenses represents an opportunity for for improving the relevance of advertising assets, optimizing the allocation of financial resources and improving the quality of advertising. improving the decision-making process. However, this potential remains under-exploited due to the complexity of the underlying problem. underlying problem. This thesis will address some of these challenges in the context of marketing mix
Profil du candidat
Master en Intelligence Artifcielle
Candidate profile
Master in Artificial Intelligence
Référence biblio
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