Marketing Mix Modellering

Marketing Mix Modellering (MMM) bestemmer hvordan hver kanal bidrager til forretningsresultater, men traditionelle tilgange lider af bias nar forbrug pa tvaers af kanaler er korreleret. Vores kausale MMM loser dette gennem avancerede okonometriske teknikker der korrekt tager hojde for confounding og simultaneitet.

Vi anvenderCausal Machine Learningtil at lose komplekse forretningsudfordringer.

Ved hjaelp af metoder inklusive instrumentvariabelestimering, kausale skove for heterogene effekter og Bayesianske strukturelle tidsseriemodeller separerer vi den sande kausale effekt af hver kanal fra selektionsbias. Dette betyder at du far upartiske estimater af hvordan inkrementelt forbrug i betalt sogning, display, social, e-mail og offline kanaler faktisk driver omsaetning og konverteringer. Vi modellerer eksplicit hvordan historiske forbrugsbeslutninger korrelerer med uobserverbare faktorer (brandstyke, saesonsving, konkurrenceintensitet) der ogsa pavirker resultater, og isolerer derefter den sande behandlingseffekt af hver marketinghavarm. Vores metodologi er forankret i [post-selection inferens](/research#post-selection-inference) og [debiased machine learning](/research#double-debiased-ml).

Forbrugsvarervirksomheder der implementerer vores MMM-losninger forbedrer marketingeffektivitet gennem bedre budgetallokering. Medievirksomheder identificerer hvilke kanalkombinationer der driver baeredygtigt ROI. Finansielle tjenesteydere modellerer den langsigtede brand-effekt af reklame separat fra kortsigtede konverteringseffekter, hvilket afslorer hvorfor nogle kanaler fremstar undervurderet i traditionel analyse.

Resultatet er et samlet overblik over marketingeffektivitet der best ar revision og bestar okonometriske stringenstest, hvilket giver dig tillid til at omfordele budgetter sikkert.