تمرير
حالة استخدام

نمذجة المزيج التسويقي

تحدد نمذجة المزيج التسويقي (MMM) كيف تساهم كل قناة في نتائج الأعمال، لكن الأساليب التقليدية تعاني من التحيز عندما يكون الإنفاق عبر القنوات مترابطاً. يحل MMM السببي لدينا هذا من خلال تقنيات اقتصادية متقدمة تحسب بشكل صحيح الإرباك والتزامن.

نطبقالتعلم الآلي السببيلحل تحديات الأعمال المعقدة.

باستخدام أساليب تشمل تقدير المتغيرات الأدواتية والغابات السببية للتأثيرات غير المتجانسة ونماذج السلاسل الزمنية البنيوية البايزية، نفصل التأثير السببي الحقيقي لكل قناة عن تحيز الاختيار. هذا يعني أنك تحصل على تقديرات غير متحيزة لكيفية تأثير الإنفاق التزايدي في البحث المدفوع والعرض والتواصل الاجتماعي والبريد الإلكتروني والقنوات غير المتصلة فعلياً على الإيرادات والتحويلات. نمذج بشكل صريح كيف ترتبط قرارات الإنفاق التاريخية بالعوامل غير المرصودة (قوة العلامة التجارية، الموسمية، الحدة التنافسية) التي تؤثر أيضاً على النتائج، ثم نعزل تأثير العلاج الحقيقي لكل رافعة تسويقية. تستند منهجيتنا إلى [الاستدلال بعد الاختيار](/research#post-selection-inference) و[التعلم الآلي غير المتحيز](/research#double-debiased-ml).

تحسن شركات السلع الاستهلاكية التي تنشر حلول MMM لدينا كفاءة التسويق من خلال تخصيص أفضل للميزانية. تحدد شركات الإعلام مجموعات القنوات التي تحقق عائد استثمار مستدام. تمذج شركات الخدمات المالية تأثير العلامة التجارية طويل المدى للإعلانات بشكل منفصل عن تأثيرات التحويل قصيرة المدى، مما يكشف لماذا تبدو بعض القنوات مقومة بأقل من قيمتها في التحليل التقليدي.

النتيجة هي رؤية موحدة لفعالية التسويق تصمد أمام التدقيق وتجتاز اختبارات الدقة الاقتصادية، مما يمنحك الثقة لإعادة تخصيص الميزانيات بثقة.

منهجيتنا

01

تجميع البيانات

ندمج مصادر بياناتك الحالية لبناء أساس تحليلي شامل.

02

التحليل السببي

استخدام Double Machine Learning لتحديد علاقات السبب والنتيجة الحقيقية.

03

المحاكاة الاستراتيجية

نمذجة سيناريوهات مختلفة للتنبؤ بتأثير قراراتك.

04

النطاق التشغيلي

نشر نماذج جاهزة للإنتاج تتكامل مع أنظمتك الحالية.

الإتقان هو الانتقال من التنبؤ بما يحدث إلى فهم سبب حدوثه.

موثوق به من قبل رواد الصناعة