Моделиране на маркетинг микса
Моделирането на маркетинг микса (MMM) определя как всеки канал допринася за бизнес резултатите, но традиционните подходи страдат от отклонения, когато разходите по каналите са корелирани. Нашият каузален MMM решава това чрез усъвършенствани иконометрични техники, които правилно отчитат объркването и едновременността.
ПрилагамеCausal Machine Learningза решаване на сложни бизнес предизвикателства.
Използвайки методи, включващи оценка на инструментални променливи, каузални гори за хетерогенни ефекти и Байесови структурни модели с времеви редове, отделяме истинското каузално въздействие на всеки канал от отклонението при избор. Това означава, че получавате безпристрастни оценки за това как допълнителните разходи в платено търсене, дисплей, социални мрежи, имейл и офлайн канали действително движат приходите и конверсиите. Изрично моделираме как историческите решения за разходи корелират с ненаблюдавани фактори (сила на марката, сезонност, конкурентна интензивност), които също влияят на резултатите, след което изолираме истинския ефект от лечение на всяка маркетингова лостка. Нашата методология е основана на [извод след избор](/research#post-selection-inference) и [debiased machine learning](/research#double-debiased-ml).
Компаниите за потребителски стоки, внедряващи нашите MMM решения, подобряват маркетинговата ефективност чрез по-добро разпределение на бюджета. Медийните компании идентифицират кои комбинации от канали генерират устойчива възвръщаемост. Компаниите за финансови услуги моделират дългосрочното въздействие на рекламата върху марката отделно от краткосрочните ефекти на конверсия, разкривайки защо някои канали изглеждат подценени в традиционния анализ.
Резултатът е единен изглед на маркетинговата ефективност, който издържа на одит и преминава тестовете за иконометрична строгост, давайки ви увереност да преразпределяте бюджетите уверено.
Нашатаметодология
Синтез на данни
Интегрираме вашите съществуващи източници на данни, за да изградим изчерпателна аналитична основа.
Каузален анализ
Използване на Double Machine Learning за идентифициране на истински причинно-следствени връзки.
Стратегическа симулация
Моделиране на различни сценарии за прогнозиране на въздействието на вашите решения.
Оперативен мащаб
Разгръщане на готови за производство модели, които се интегрират със съществуващите ви системи.
Готови ли сте да започнете?
Нашият екип съчетава авангардни изследвания с практическа реализация.
Свържете се с насОбучение по Causal AI
Овладейте рамката DoubleML с нашите експертно водени курсове.
DoubleML Open Source
Разгледайте нашите пакети за Python и R в GitHub.
“Майсторството е преходът от предсказване на това, което се случва, към разбиране защо трябва да се случи.”
Доверие от водещи компании
