Marketing Mix Modelling

মার্কেটিং মিক্স মডেলিং (MMM) প্রতিটি চ্যানেল কীভাবে ব্যবসায়িক ফলাফলে অবদান রাখে তা নির্ধারণ করে, তবে যখন বিভিন্ন চ্যানেলের ব্যয় সহসম্বন্ধযুক্ত হয় তখন সনাতন পদ্ধতিগুলো পক্ষপাতিত্বের (bias) শিকার হয়। আমাদের কার্যকারণ MMM উন্নত ইকোনোমেট্রিক কৌশলের মাধ্যমে এটি সমাধান করে যা কনফাউন্ডিং এবং একই সময়ে ঘটা পরিবর্তনগুলো সঠিকভাবে বিবেচনা করে।

আমরা জটিল ব্যবসায়িক চ্যালেঞ্জ সমাধানের জন্যCausal Machine Learningপ্রয়োগ করি।

ইন্সট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল এস্টিমেশন, হেটেরোজেনিয়াস ইফেক্টের জন্য ক্যাজুয়াল ফরেস্ট এবং বেয়েশিয়ান স্ট্রাকচারাল টাইম-সিরিজ মডেলসহ বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করে আমরা সিলেকশন বায়াস থেকে প্রতিটি চ্যানেলের প্রকৃত কার্যকারণ প্রভাব আলাদা করি। এর অর্থ হলো আপনি পেইড সার্চ, ডিসপ্লে, সোশ্যাল, ইমেল এবং অফলাইন চ্যানেলে ইনক্রিমেন্টাল ব্যয় কীভাবে প্রকৃতপক্ষে রাজস্ব এবং কনভারশন চালনা করে তার নিরপেক্ষ অনুমান পান। আমরা স্পষ্টভাবে মডেল করি কীভাবে ঐতিহাসিক ব্যয়ের সিদ্ধান্তগুলো অদৃশ্যের (ব্র্যান্ডের শক্তি, ঋতুচক্র, প্রতিযোগিতামূলক তীব্রতা) সাথে সহসম্বন্ধযুক্ত যা ফলাফলকেও প্রভাবিত করে, তারপর প্রতিটি মার্কেটিং লেভারের প্রকৃত চিকিৎসা প্রভাব আলাদা করি। আমাদের পদ্ধতি [পোস্ট-সিলেকশন ইনফারেন্স](/research#post-selection-inference) এবং [ডেবায়েড মেশিন লার্নিং](/research#double-debiased-ml)-এর ওপর ভিত্তি করে তৈরি।

আমাদের MMM সমাধানগুলো ব্যবহার করে কনজিউমার গুডস কোম্পানিগুলো উন্নত বাজেট বরাদ্দের মাধ্যমে মার্কেটিং দক্ষতা বৃদ্ধি করে। মিডিয়া কোম্পানিগুলো চিহ্নিত করে কোন চ্যানেলের সমন্বয়গুলো টেকসই ROI চালনা করে। আর্থিক পরিষেবা প্রতিষ্ঠানগুলো স্বল্পমেয়াদী কনভারশন প্রভাব থেকে আলাদাভাবে বিজ্ঞাপনের দীর্ঘমেয়াদী ব্র্যান্ড প্রভাব মডেল করে, যা প্রকাশ করে কেন কিছু চ্যানেল সনাতন বিশ্লেষণে অবমূল্যায়িত মনে হয়।

এর ফলাফল হলো মার্কেটিং কার্যকারিতার একটি সমন্বিত দৃষ্টিভঙ্গি যা অডিটেও টিকে থাকে এবং ইকোনোমেট্রিক কঠোরতা পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হয়, যা আপনাকে আত্মবিশ্বাসের সাথে বাজেট পুনবন্টন করার সুযোগ দেয়।