Malrettet Markedsforing

Malrettet markedsforing drevet af kausal inferens identificerer ikke kun hvilke kunder der reagerer pa kampagner, men hvorfor de reagerer og hvordan forskellige budskaber pavirker heterogene befolkninger. Traditionel segmentering er afhaengig af korrelation; vores tilgang afdaekker kausale behandlingseffekter pa tvaers af kundeundergrupper.

Vi anvenderCausal Machine Learningtil at lose komplekse forretningsudfordringer.

Vi anvender randomiserede kontrollerede forsog og observationelle kausale inferensmetoder til at isolere den sande inkrementelle effekt af hver markedsforingsintervention. Dette betyder at du eliminerer spildt forbrug pa kunder der alligevel ville have konverteret og identificerer hojvaerdisegmenter hvor din markedsforing har den staerkeste kausale indflydelse. Ved hjaelp af metoder som kausale skove og Bayesianske additive regressionstraeeer estimerer vi [heterogene behandlingseffekter](/research#heterogeneous-treatment-effects) der afslorer hvilke kundekarakteristika der forudsiger respons pa specifikke budskaber og kanaler.

Organisationer der bruger vores platform kan markant reducere kundeerhvervelsesomkostninger samtidig med at erhvervelseskvaliteten opretholdes. E-handelsforhandlere forbedrer e-mailkampagne ROI ved praecist at malrette kunder der med storst sandsynlighed vil reagere pa specifikke produktanbefalinger. B2B-virksomheder optimerer kontobaseret markedsforing ved at identificere beslutningstagersegmenter hvor deres budskaber driver malbar adfaerdsaendring.

Platformen giver gennemsigtig attribution pa kundeniveau sa du forstar praecist hvilke malgrupper der driver inkrementel omsaetning fra hver kampagne.