Modelatge de Mix de Màrqueting

Utilitzant mètodes que inclouen l'estimació per variables instrumentals, boscos causals per a efectes heterogenis i models bayesians de sèries temporals estructurals, separem el veritable impacte causal de cada canal del biaix de selecció. Això significa que vostè obté estimacions imparcials de com la despesa incremental en cerca de pagament, display, xarxes socials, correu electrònic i canals fora de línia realment impulsa els ingressos i les conversions. Modelem explícitament com les decisions de despesa històrica es correlacionen amb variables inobservables (fortalesa de marca, estacionalitat, intensitat competitiva) que també afecten els resultats, i després aïllem el veritable efecte de tractament de cada palanca de màrqueting. La nostra metodologia es fonamenta en [inferència post-selecció](/research#post-selection-inference) i [aprenentatge automàtic imparcial](/research#double-debiased-ml).

Les empreses de béns de consum que implementen les nostres solucions de MMM milloren l'eficiència del màrqueting a través d'una millor assignació de pressupost. Les empreses de mitjans identifiquen quines combinacions de canals generen un ROI sostenible. Les empreses de serveis financers modelen l'impacte de marca a llarg termini de la publicitat separat dels efectes de conversió a curt termini, revelant per què alguns canals semblen infravalorats en l'anàlisi tradicional.

El resultat és una visió unificada de l'efectivitat del màrqueting que resisteix auditories i supera proves de rigor economètric, donant-li confiança per reassignar pressupostos amb seguretat.