広告業界の需要予測
Multi-Stage HiFoReAdがビジネスの需要予測の精度をどうやって向上させるかを学ぼう。
Zhengchao Yang, Mithun Ghosh, Anish Saha, Dong Xu, Konstantin Shmakov, Kuang-chih Lee
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目次
今日の速いペースの世界では、ビジネスは先を見越して計画する必要があるんだ。どれくらいウィジェットを作るか、スーパーにどれくらいパスタをストックするか、未来の需要を理解することが成功のカギになる。特に広告の世界では、企業はどれくらいの広告を作る必要があるか、リソースをどう割り当てるかを知る必要がある。そこで需要予測が登場するんだ。企業が未来に何を期待すればいいのかを把握するためのクリスタルボールみたいなもんだよ。
正確な予測の重要性
正確な需要予測は、企業が在庫過剰や欠品を避けるのに役立つ。需要を過大評価すると売れ残りの在庫ができるし、過小評価すると販売機会を逃すことになる。広告主にとって、期待される需要を知ることは、キャンペーンや予算についての意思決定に役立つんだ。正確な予測の重要性にもかかわらず、大量のデータや数字が新年のパーティーの紙吹雪のように飛び交う中で、予測はしばしば難しいタスクなんだよ。
階層的予測とは？
階層的予測は、データの整然とした家系図みたいなもん。親が頂点にいて、その下に子供たちがいるのを想像して。これにより、ビジネスは個々の要素がどのように関連しているかを見えるようになる。例えば、トップレベルでは総広告費があって、次のレベルではそれを商品カテゴリや地域、期間に分けることができる。それぞれのレベルを分析することで、フロリダで必要なホリデー広告の数とカリフォルニアでの数の違いなんかもわかるんだ。
従来の予測の課題
従来の予測方法はうまくいかないことがあるんだ。こう考えてみて：レストランについて1人の意見だけを聞いて、その人が嫌いだったら、素晴らしい食事の機会を逃すかもしれない。階層をそれぞれ別々に見る方法は、重要なつながりを見逃すかもしれない。まとまった予測を出すことはできても、特に階層の下位において精度が犠牲になることがあるんだ。これは、チョコレートの急須と同じくらい役に立たない予測になる可能性がある。
さらに、ビジネスには予測を複雑にする無数の要因がある。市場のトレンドは10代の気分のように変わるし、データの質は一貫性がないこともあるし、時には異なるレベルで予測が合わないこともある。片方がとても重い人で、シーソーをバランスさせるようなもんだよ！
新しいアプローチの必要性
需要予測には多くの課題があるので、これらの問題に直面する新しいアプローチが求められていたんだ。「マルチステージ階層予測調整フレームワーク」または「マルチステージHiFoReAd」という名前で登場する。この派手な名前は口に出すのが大変そうだけど、予測を一段階、二段階上げることを約束しているんだ。
マルチステージHiFoReAdの仕組み
この革新的なフレームワークは、階層の異なるレベルで需要を予測するプロセスを改善するために設計されている。これを実現するために、いくつかの重要なステージを通じて一貫性と精度を確保するんだ。
ステージ1：多様なインサイトの収集
最初にシステムは高度な統計技術を使用してさまざまな予測を集めます。異なるモデル方法を組み合わせることで、単一の方法を使うよりも堅牢な基本予測を作成する。友達のグループにレストランのおすすめを聞くのと同じようなもんだよ。一人のわがままな食いしん坊に頼るより、たくさんの意見を集める方がいい決定ができる！
ステージ2：トップダウン調整
このステージでは、最初の予測が整理される。トップダウンの方法を使用して、全体像を見てそれを小さな部分に分割する。これにより、総需要予測を異なる部門や地域に割り当てることができる。大きなピザを切り分けて、みんなで楽しむみたいな感じだよ。
ステージ3：予測の調和
次に、フレームワークは季節性をチェックする。特定の時期に起こる需要の予測可能なパターン、たとえば毎年やってくる夏の短いロマンスみたいなものだ。これらの季節的なパターンに基づいて調整することで、予測はさらに正確になる。
ステージ4：レベル間の一貫性を確保
予測を調和させた後、フレームワークは調整と呼ばれる技術を使用する。このステップでは、階層の異なるレベルの需要予測が一緒に意味を持つことを確保する。例えば、総予測が100広告必要と言っているのに、内訳では80広告しか作成されないとしたら、明らかに何かが変だよね—ジグソーパズルのピースが missing みたいなもんだ！
ステージ5：最終調整
最後に、HiFoReAdフレームワークの最終ステージでは、予測された値が最も正確な状況を反映するように微調整される。この最後のステップが、良い予測を素晴らしいものにするんだ！
実際の適用と利点
実際のシナリオでは、マルチステージHiFoReAdフレームワークは広告需要を予測する際に精度が大幅に改善されることを示している。さまざまなデータセットでテストされており、異なる状況に適応する能力を証明している。まるでカメレオンが色を変えるみたいだね。
フレームワークのテスト
内部データセットや公開データセットを使用した実験では、フレームワークが精度を改善し、レベル間の一貫性を維持することが示されている。実際、結果は絶対割合誤差（APE）の減少を示した。簡単に言うと、HiFoReAdはより現実に近い予測を作成するのに役立ち、リソースの配分や計画でのミスが減ったんだ。
フレームワークからの教訓
マルチステージHiFoReAdフレームワークを導入する際の重要な教訓の一つは、予測に取り組むことが協力的な努力であるということ。各声が互いに補完し合う合唱団のように、異なる方法の組み合わせがより調和の取れた正確な結果を生むことができるんだ。
業界のニーズへの対応
ビジネスは俊敏に変化に対応する必要があるため、スケーラブルなソリューションが不可欠なんだ。HiFoReAdフレームワークは、分散コンピュータのおかげで大規模なデータセットを効率的に処理する能力において際立っている。複数のボールを同時にジャグリングするようなもので、フレームワークはどれも地面に落ちないようにするんだ！
将来の方向性
未来を見据えると、常に改善の余地がある。研究開発では、予測技術をさらに洗練させるための努力が続けられている。マルチステージHiFoReAdフレームワークを向上させるアイデアとしては、さらに高度な機械学習手法の統合や、新しいデータタイプや構造の処理を改善する方法を探ることが含まれるかもしれない。
結論：予測を簡素化
結論として、特に広告の需要予測は簡単なタスクではない。けれども、マルチステージHiFoReAdのような革新的なフレームワークを採用することで、ビジネスは未来に向けてより良く準備することができる。雨の嵐の中を傘なしで出かけることはないように、企業もしっかりした予測戦略なしに広告の複雑な世界をナビゲートするべきじゃない。しっかりとしたツールを持っていれば、信頼できる傘のように、どんな嵐にも耐え、目標を達成できるんだ。
だから次に予測を考えるときは、あのピザのスライスとテーブルの周りの幸せな顔を想像してみて。需要予測に正しいアプローチを取れば、みんながパイの一切れを楽しめるんだ！
オリジナルソース
タイトル: A Comprehensive Forecasting Framework based on Multi-Stage Hierarchical Forecasting Reconciliation and Adjustment
概要: Ads demand forecasting for Walmart's ad products plays a critical role in enabling effective resource planning, allocation, and management of ads performance. In this paper, we introduce a comprehensive demand forecasting system that tackles hierarchical time series forecasting in business settings. Though traditional hierarchical reconciliation methods ensure forecasting coherence, they often trade off accuracy for coherence especially at lower levels and fail to capture the seasonality unique to each time-series in the hierarchy. Thus, we propose a novel framework "Multi-Stage Hierarchical Forecasting Reconciliation and Adjustment (Multi-Stage HiFoReAd)" to address the challenges of preserving seasonality, ensuring coherence, and improving accuracy. Our system first utilizes diverse models, ensembled through Bayesian Optimization (BO), achieving base forecasts. The generated base forecasts are then passed into the Multi-Stage HiFoReAd framework. The initial stage refines the hierarchy using Top-Down forecasts and "harmonic alignment." The second stage aligns the higher levels' forecasts using MinTrace algorithm, following which the last two levels undergo "harmonic alignment" and "stratified scaling", to eventually achieve accurate and coherent forecasts across the whole hierarchy. Our experiments on Walmart's internal Ads-demand dataset and 3 other public datasets, each with 4 hierarchical levels, demonstrate that the average Absolute Percentage Error from the cross-validation sets improve from 3% to 40% across levels against BO-ensemble of models (LGBM, MSTL+ETS, Prophet) as well as from 1.2% to 92.9% against State-Of-The-Art models. In addition, the forecasts at all hierarchical levels are proved to be coherent. The proposed framework has been deployed and leveraged by Walmart's ads, sales and operations teams to track future demands, make informed decisions and plan resources.
著者: Zhengchao Yang, Mithun Ghosh, Anish Saha, Dong Xu, Konstantin Shmakov, Kuang-chih Lee
最終更新: 2024-12-19 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2412.14718
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2412.14718
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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