Màrqueting i Mitjans
Les empreses de màrqueting i mitjans tenen èxit en comprendre quin contingut i campanyes impulsen la interacció, els ingressos i la fidelitat del client. L'aprenentatge automàtic causal mesura l'impacte real en lloc de la correlació, permetent una assignació de despesa optimitzada i una estratègia creativa fonamentada en evidència.
ApliquemAprenentatge Automàtic Causalper impulsar la innovació en el sector de Màrqueting i Mitjans.
La nostra plataforma mesura el veritable impacte incremental de les campanyes a través de mètodes de control sintètic, anàlisi de diferències en diferències i [boscos causals](/research#heterogeneous-treatment-effects). Això té en compte les tendències estacionals, els patrons d'interacció de referència i els esdeveniments externs que es correlacionen amb el moment de la campanya però no reflecteixen l'impacte de la campanya. L'optimització de contingut aprofita l'anàlisi causal per identificar quins elements del missatge, enfocaments narratius i estils creatius realment canvien el comportament de l'espectador, no només atreuen mirades. Els models d'atribució van més enllà de la fal·làcia de l'últim clic estimant com cada punt de contacte contribueix a la conversió, tenint en compte que els clients veuen missatges en seqüències on els primers contactes creen consciència que els contactes posteriors converteixen.
Les empreses de mitjans que utilitzen la nostra plataforma veuen una millora mesurable en el ROI de màrqueting a través d'una millor assignació de pressupost, els equips creatius identifiquen directrius empíricament fonamentades sobre el que ressona amb les audiències, i els equips de vendes de publicitat ofereixen als clients evidència creïble de l'efectivitat de les campanyes. Les plataformes de streaming i digitals optimitzen la recomanació de contingut i la personalització identificant quins atributs del contingut impulsen causalment el temps de visualització i la retenció de subscripcions. Els editors augmenten la monetització publicitària demostrant abast incremental genuí i efecte als anunciants, defensant la fixació de preus contra la mercantilització.
La plataforma s'integra amb servidors d'anuncis, plataformes d'automatització de màrqueting i eines d'analítica per operar directament en dades de campanya i interacció.
La NostraMetodologia
Anàlisi Sectorial
Comprensió profunda dels reptes i oportunitats únics del seu sector.
Anàlisi Causal
Utilitzant Double Machine Learning per identificar relacions veritables de causa i efecte.
Simulació Estratègica
Modelem diferents escenaris per predir l'impacte de les seves decisions.
Escala Operacional
Despleguem models llestos per a producció que s'integren amb els seus sistemes existents.
Preparat per l'Impacte Causal?
El nostre equip combina recerca d'avantguarda amb implementació pràctica.
Contacta'nsFormació en IA Causal
Domini el marc DoubleML amb els nostres cursos especialitzats.
DoubleML Codi Obert
Explori els nostres paquets de Python i R a GitHub.
“El mestratge és la transició de predir què passa a entendre per què ha de passar.”
Confiança dels Líders de la Indústria
