Marketing-Mix-Modellierung
Marketing-Mix-Modellierung (MMM) bestimmt, wie jeder Kanal zu Geschäftsergebnissen beiträgt, aber traditionelle Ansätze leiden unter Verzerrungen, wenn die Ausgaben über Kanäle hinweg korreliert sind. Unser kausales MMM löst dieses Problem durch fortschrittliche ökonometrische Techniken, die Confounding und Simultanität angemessen berücksichtigen.
Wir nutzenKausales Machine Learningum komplexe Geschäftsherausforderungen zu lösen.
Mit Methoden wie Instrumentalvariablenschätzung, Causal Forests für heterogene Effekte und Bayesianischen strukturellen Zeitreihenmodellen trennen wir die wahre kausale Wirkung jedes Kanals von Selection Bias. Das bedeutet, dass Sie unverzerrte Schätzungen erhalten, wie inkrementelle Ausgaben in Paid Search, Display, Social, E-Mail und Offline-Kanälen tatsächlich Umsatz und Konversionen beeinflussen. Wir modellieren explizit, wie historische Ausgabenentscheidungen mit nicht beobachtbaren Faktoren korrelieren (Markenstärke, Saisonalität, Wettbewerbsintensität), die ebenfalls die Ergebnisse beeinflussen, und isolieren dann den wahren Treatment-Effekt jedes Marketing-Hebels. Unsere Methodik basiert auf [Post-Selection-Inferenz](/research#post-selection-inference) und [Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml).
Konsumgüterunternehmen, die unsere MMM-Lösungen einsetzen, verbessern die Marketingeffizienz durch bessere Budgetallokation. Medienunternehmen identifizieren, welche Kanalkombinationen nachhaltigen ROI erzielen. Finanzdienstleister modellieren die langfristige Markenwirkung von Werbung getrennt von kurzfristigen Konversionseffekten und zeigen auf, warum einige Kanäle in traditionellen Analysen unterbewertet erscheinen.
Das Ergebnis ist eine einheitliche Sicht auf die Marketingeffektivität, die Audits übersteht und ökonometrische Qualitätstests besteht, sodass Sie Budgets mit Zuversicht neu zuweisen können.
UnsereMethodik
Datensynthese
Wir integrieren Ihre vorhandenen Datenquellen, um eine umfassende analytische Grundlage zu schaffen.
Kausalanalyse
Mit Double Machine Learning identifizieren wir echte Ursache-Wirkungs-Beziehungen.
Strategische Simulation
Wir modellieren verschiedene Szenarien, um die Auswirkungen Ihrer Entscheidungen vorherzusagen.
Operative Skalierung
Wir implementieren produktionsreife Modelle, die sich in Ihre bestehenden Systeme integrieren.
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“Wahre Kompetenz zeigt sich im Übergang von der Vorhersage zur Erkenntnis - vom Wissen, was geschieht, zum Verstehen, warum es so sein muss.”
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