ማስታወቂያ እና ሚዲያ
የማስታወቂያ እና የሚዲያ ቢዝነሶች ስኬታማ የሚሆኑት የትኞቹ ይዘቶች እና ማስታወቂያዎች ደንበኞችን እንደሚስቡ፣ ገቢ እንደሚያስገኙ እና ታማኝነትን እንደሚፈጥሩ በመረዳት ነው። Causal Machine Learning ከዝምድና ይልቅ ትክክለኛ ተፅእኖን ይለካል፣ ይህም በማስረጃ ላይ የተመሰረተ የበጀት አጠቃቀምን እና የፈጠራ ስራዎችን ያስችላል።
እኛ ውስብስብ የቢዝነስ ተግዳሮቶችን ለመፍታትCausal Machine Learningበ ማስታወቂያ እና ሚዲያዘርፍ ፈጠራን ለማምጣት እንሰራለን።
የእኛ ፕላቲፎርም የማስታወቂያዎችን ትክክለኛ ተፅእኖ በSynthetic Control ዘዴዎች፣ በDifference-in-differences ትንተና እና በ [Causal Forests](/research#heterogeneous-treatment-effects) አማካኝነት ይለካል። ይህም ወቅታዊ ሁኔታዎችን፣ መደበኛ የደንበኞች እንቅስቃሴን እና ከማስታወቂያው ጊዜ ጋር ቢገጣጠሙም የማስታወቂያው ውጤት ያልሆኑ ውጫዊ ክስተቶችን ያካክላል። የይዘት ማመቻቸት የትኞቹ የመልዕክት አካላት፣ የአተራረክ ዘዴዎች እና የፈጠራ ስራዎች የተመልካቾችን ባህሪ በትክክል እንደሚቀይሩ ለመለየት ምክንያታዊ ትንተናን ይጠቀማል። የአስረካቢነት (attribution) ሞዴሎች ደግሞ እያንዳንዱ ግንኙነት ለሽያጭ ያለውን አስተዋፅኦ ይገምታሉ፣ ይህም ደንበኞች መልዕክቶችን በተከታታይ በሚያዩበት ጊዜ መጀመሪያ የታየው ግንዛቤን ፈጥሮ በኋላ የታየው ሽያጭን እንደሚያጠናቅቅ ከግምት ውስጥ ያስገባል።
የእኛን ፕላቲፎርም የሚጠቀሙ የሚዲያ ኩባንያዎች የተሻለ በጀት በመመደብ ረገድ የሚለካ ውጤት ያያሉ፣ የፈጠራ ቡድኖች በተመልካቾች ዘንድ ተቀባይነት ስላላቸው ነገሮች በማስረጃ ላይ የተመሰረተ መመሪያ ያገኛሉ፣ የሽያጭ ቡድኖች ደግሞ ለማስታወቂያ አውጪዎች የማስታወቂያቸውን ውጤታማነት የሚያረጋግጥ ማስረጃ ያቀርባሉ። የዲጂታል እና የቪዲዮ ፕላቲፎርሞች የትኞቹ የይዘት ባህሪያት ተመልካቾች ብዙ ሰዓት እንዲያሳልፉ እና ደንበኝነታቸውን እንዲያድሱ እንደሚያደርጉ በመለየት የይዘት ምርጫቸውን ያሻሽላሉ። አሳታሚዎችም ለማስታወቂያ አውጪዎች ትክክለኛ ተደራሽነትን እና ተፅእኖን በማሳየት የማስታወቂያ ገቢያቸውን ያሳድጋሉ።
ፕላቲፎርሙ ከማስታወቂያ ሰርቨሮች፣ ከማርኬቲንግ ኦቶሜሽን ፕላቲፎርሞች እና ከዳታ ትንተና መሳሪያዎች ጋር በቀጥታ ይዋሃዳል።
የእኛዘዴ
የዘርፍ ትንተና
የኢንዱስትሪዎን ልዩ ተግዳሮቶች እና እድሎች በጥልቀት መረዳት።
ምክንያታዊ ትንተና
ትክክለኛ ምክንያት-እና-ውጤት ግንኙነቶችን ለመለየት Double Machine Learningን መጠቀም።
ስትራቴጂክ ሲሙሌሽን
የውሳኔዎችዎን ተፅእኖ ለመተንበይ የተለያዩ ሁኔታዎችን ሞዴል ማድረግ።
ኦፕሬሽናል ስኬል
አሁን ካሉዎት ስርዓቶች ጋር የሚዋሃዱ ለስራ ዝግጁ የሆኑ ሞዴሎችን ተግባራዊ ማድረግ።
“ብቃት ማለት ከትንበያ ወደ ምክንያታዊ ግንዛቤ መሸጋገር ነው።”
በኢንዱስትሪ መሪዎች የታመነ
