For the text given below, please provide

-A Summary
-Another summary, for a non-technical audience
-Suggestions for improving it

Portfolio Optimization Presentation Draft
OUTLINE:

In the context of Portfolio Optimization / Multi-Channel BPs, we conducted some backtesting on historical campaign data.
This backtesting consisted of measuring the accuracy of various forecast functions and the estimating the hypothetical performance improvement of various budget allocation strategies.
Our results yielded an expected increase of up to 10% more leads with as much as an expected 8.5% less Cost per Lead.

Part 1 - What we did (backtesting)
In the context of Portfolio Optimization / Multi-Channel BPs, we conducted some backtesting on historical campaign data.

Part 2 - How we did it
Forecasting - 
In order to allocate budget properly, the strategies need to be fed an accurate forecast for that period. The goal of forecasting is to predict the performance of each channel for the current (or next) period as accurately as possible using only historical data up to that point and without the benefit of hindsight (no hindsight bias). 

I used the hourly historical performance data of various campaigns from a variety of different orgs, time periods, and channels, and grouped them by various period sizes (hourly, every 6 hours, daily, etc.). Then, I paired each of several forecast functions with a range of possible lookback windows that tell the forecast functions how far back in time to look (i.e. how much recent performance changes should be weighted).

Part 2 - How we did it
Forecasting (continued) - 
Next, I generated a synthetic dataset by running every combination of forecast functions and lookback windows across all of the historical campaign performance report that I downloaded. 

Each row of this synthetic data table represents the forecasted results for one period of time of a certain historical campaign given a certain applied forecast method (a pair of a forecast function and lookback window). Each column represents an attribute relevant to either that time period, campaign, or applied forecast method.
Get rid of one of the gg functions
Gg performs better hourly because it gets rid of the zero rows but fb does better daily because there aren’t really zero rows daily and if so it’s signal not noise

Part 2 - How we did it
Forecast Results - 
Finally, I measured the overall prediction accuracy for each combination of forecast functions and lookback windows in this synthetic dataset.
Get rid of one of the gg functions
Gg performs better hourly because it gets rid of the zero rows but fb does better daily because there aren’t really zero rows daily and if so it’s signal not noise

Part 2 - How we did it
Backtesting - 
After choosing the best performance forecast function and forecasting the performance of each channel for the current period, I generated another synthetic dataset of backtest results by running every combination of budget allocation strategies and weights, which tell the strategies how aggressively to allocate budget, across the same historical campaign performance reports I used in the forecasting process. 

Again, each row of the new synthetic data table represents the backtesting results for one period of time of a certain historical campaign given a certain applied budget allocation strategy (a pair of a strategy and a weight). Each column represents an attribute relevant to either that time period, campaign, or applied strategy.

Part 2 - How we did it
Backtesting Strategies - 
Flat-weighted Budget Allocation Strategies- weights range from 10% to 40%

Flat\_Weighted\_CPL - computes forecasted CPL in each channel and allocates 50% plus a flat percentage of budget (the weight adjustment) to the outperforming channel 

Flat\_Weighted\_CTR\_CVR - same as Weighted\_CPL except it computes forecasted CTR x forecasted CVR instead
Part 2 - How we did it
Backtesting Strategies - 
Log-weighted Budget Allocation Strategies- pre-defined settings

RPS\_CPL - computes forecasted CPL in each channel relative to the average amongst all channels that time period, transforms this ratio between -1 and 1 by a log function, and allocates budget amongst the channels based on pre-defined settings (similar to the weight argument in that these settings tell the strategy how aggressively to adjust budget) that dictate budget to each channel according to the sizes of its respective log ratio

Relative\_Log\_CTR\_CVR - same as RPS\_CPL except it computes forecasted CTR x forecasted CVR instead
Part 3 - Results & Next Steps
[Results Table]

Our results yielded an expected increase of up to 10% more leads with as much as an expected 8.5% less Cost per Lead.

Expected to go live [....]

More testing coming up (hourly, more channels)

Part 3 - Results & Next Steps
I need to rename the functions internally and redo these screenshots
또는 아래 텍스트를 입력해 주세요.

-요약
-기술적 지식이 없는 사용자를 위한 다른 요약 정보
-개선을 위한 제안

포트폴리오 최적화 프레젠테이션 초안
개요:

포트폴리오 최적화/멀티채널 BP와 관련하여 과거 캠페인 데이터에 대한 백테스팅을 수행했습니다.
이 백테스팅은 다양한 예측 함수의 정확도를 측정하고 다양한 예산 할당 전략의 가상의 실적 개선 효과를 추정하는 것으로 구성되었습니다.
그 결과 리드당 비용은 최대 8.5% 절감하면서 최대 10%의 리드 증가를 기대할 수 있었습니다.

1부 - 수행한 작업(백테스팅)
포트폴리오 최적화/다채널 BP의 맥락에서 과거 캠페인 데이터에 대한 백테스팅을 수행했습니다.

2부 - 수행 방법
예측 - 
예산을 적절하게 할당하기 위해서는 전략에 해당 기간에 대한 정확한 예측을 제공해야 합니다. 예측의 목표는 현재(또는 다음) 기간 동안 각 채널의 실적을 해당 시점까지의 과거 데이터만을 사용하여 후발적 편향 없이 가능한 한 정확하게 예측하는 것입니다. 

다양한 조직, 기간 및 채널에서 다양한 캠페인의 시간별 과거 실적 데이터를 사용하여 다양한 기간 크기(시간별, 6시간마다, 매일 등)로 그룹화했습니다. 그런 다음 여러 예측 함수 각각을 다양한 범위의 룩백 윈도우와 연결하여 예측 함수가 얼마나 과거로 거슬러 올라갈지(즉, 최근 실적 변화에 가중치를 얼마나 부여할지) 알려주었습니다.

2부 - 방법
예측(계속) - 
다음으로, 다운로드한 모든 과거 캠페인 실적 보고서에서 예측 함수와 룩백 윈도우의 모든 조합을 실행하여 합성 데이터 집합을 생성했습니다. 

이 합성 데이터 테이블의 각 행은 특정 예측 방법(예측 함수와 룩백 윈도우의 쌍)이 적용된 특정 과거 캠페인의 한 기간 동안의 예측 결과를 나타냅니다. 각 열은 해당 기간, 캠페인 또는 적용된 예측 방법과 관련된 속성을 나타냅니다.
gg 함수 중 하나 제거
Gg는 0 행을 제거하기 때문에 시간별 성능이 더 좋지만, fb는 매일 0 행이 실제로 존재하지 않고 존재한다면 노이즈가 아닌 신호이기 때문에 매일 성능이 더 좋습니다.

2부 - 수행 방법
예측 결과 - 
마지막으로, 이 합성 데이터 세트에서 예측 함수와 룩백 윈도우의 각 조합에 대한 전반적인 예측 정확도를 측정했습니다.
gg 함수 중 하나 제거
Gg는 0 행을 제거하기 때문에 시간별 성능이 더 좋지만, fb는 매일 0 행이 실제로 존재하지 않고, 존재한다면 노이즈가 아닌 신호이기 때문에 매일 더 좋습니다.

2부 - 방법
백 테스팅 - 
최상의 성과 예측 함수를 선택하고 현재 기간 동안 각 채널의 성과를 예측한 후, 예측 프로세스에서 사용한 것과 동일한 과거 캠페인 성과 보고서에서 예산 할당 전략과 가중치의 모든 조합을 실행하여 백테스트 결과의 또 다른 합성 데이터 세트를 생성하여 전략에 예산을 얼마나 공격적으로 할당할지 알려줍니다. 

다시 말하지만, 새로운 합성 데이터 테이블의 각 행은 특정 예산 할당 전략(전략과 가중치의 쌍)이 적용된 특정 과거 캠페인의 한 기간에 대한 백테스팅 결과를 나타냅니다. 각 열은 해당 기간, 캠페인 또는 적용된 전략과 관련된 속성을 나타냅니다.

2부 - 수행 방법
백테스팅 전략 - 
균등 가중치 예산 할당 전략 - 가중치 범위는 10%에서 40%입니다.

정액\_가중치\_CPL - 각 채널에서 예상 CPL을 계산하고 실적이 우수한 채널에 50%에 고정 비율의 예산(가중치 조정)을 더한 금액을 할당합니다. 

Flat\_Weighted\_CTR\_CVR - 가중치\_CPL과 동일하지만 대신 예상 CTR x 예상 CVR을 계산합니다.
2부 - 백테스팅 방법
백테스팅 전략 - 
로그 가중치 예산 할당 전략 - 사전 정의된 설정

RPS\_CPL - 해당 기간 동안 모든 채널의 평균을 기준으로 각 채널의 예측 CPL을 계산하고, 이 비율을 로그 함수로 -1에서 1 사이로 변환한 다음, 각 로그 비율의 크기에 따라 각 채널에 예산을 지시하는 사전 정의된 설정(이러한 설정은 전략에 예산을 얼마나 공격적으로 조정할지 알려준다는 점에서 가중치 인수와 유사)을 기반으로 채널 간에 예산을 배분합니다.

상대적\_로그\_CTR\_CVR - 예측된 CTR x 예측된 CVR을 계산한다는 점을 제외하면 RPS\_CPL과 동일합니다.
파트 3 - 결과 및 다음 단계
[결과 표]

결과, 리드당 비용은 8.5% 절감하면서 최대 10%의 리드 증가를 기대할 수 있었습니다.

출시 예정 [....]

추가 테스트 예정(시간별, 더 많은 채널)

파트 3 - 결과 및 다음 단계
내부적으로 기능 이름을 바꾸고 다음 스크린샷을 다시 실행해야 합니다.