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DERIVING TARGET SELECTION RULES FROM ENDOGENOUSLY SELECTED SAMPLES

机译：从内生选择的样本中得出目标选择规则

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The selection of the most profitable customers in a customer database for targeted activities is often done based on observed behaviour in the past. Consequently, databases arising from the responses to, for example, direct mailings in the past are not random samples. When not all heterogeneity across customers is observed, target selection will be based on unobserved heterogeneity and hence it is endogenous. We develop a method to adjust the likelihood function of latent class models to correct for this endogenous sampling process. We apply this technique to the selection of mail targets for a Dutch charity. Based on a joint model for the response rate and the amount donated, we create a target selection rule that maximizes expected revenues.
机译：通常根据过去观察到的行为来选择针对目标活动的客户数据库中利润最高的客户。因此，过去对例如直接邮寄的回复所产生的数据库不是随机样本。如果未观察到跨客户的所有异质性，则目标选择将基于未观察到的异质性，因此是内生的。我们开发了一种方法来调整潜在类模型的似然函数，以更正此内生采样过程。我们将此技术应用于荷兰慈善机构的邮件目标选择。基于响应率和捐赠金额的联合模型，我们创建了一个目标选择规则，该规则使预期收益最大化。

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