Expanding Click and Buy rates: Exploration of evaluation metrics that measure the impact of personalized recommendation engines on e-commerce platforms.

个性化 可预测性 计算机科学 新颖性 度量(数据仓库) 公制(单位) 电子商务 客户关系管理 皮尔逊积矩相关系数 订单(交换) 点击率 广告 万维网 营销 业务 数据挖掘 统计 数学 数据库 哲学 财务 神学
作者
Namrata Chaudhary,Drimik Roy Chowdhury
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:1
摘要

To identify the most appropriate recommendation model for an e-commerce business, a live evaluation should be performed on the shopping website to measure the influence of personalization in real-time. The aim of this paper is to introduce and justify two new metrics -- CTR NoRepeat and Click & Buy rate -- which stem from the standard metrics, Click-through(CTR) and Buy-through rate(BTR), respectively. The former variation tackles the issue of overestimation of clicks in the original CTR while the latter accounts for noting purchases of products that have been previously clicked, in order to validate that the buy included in the metric is a result of customer interactions. A significance test for independence of two means is conducted for multiple datasets, between each of the new metrics and its respective parent to determine the novelty and necessity of the variants. The Pearson-correlation coefficient is calculated to assess the strength of the linear relationships and conclude on the predictability factor amongst the aforementioned factors to investigate unknown connections between customer clicks and buys. Additionally, other metrics such as hits per customer, buyers per customer, clicks per customer etc. are introduced that help explain indicators of customer behavior on the e-commerce website in reference.

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