Μοντελοποίηση Μείγματος Μάρκετινγκ

Χρησιμοποιώντας μεθόδους που περιλαμβάνουν εκτίμηση εργαλειακών μεταβλητών, αιτιακά δάση για ετερογενείς επιδράσεις και μοντέλα δομικών χρονοσειρών Bayesian, διαχωρίζουμε τον πραγματικό αιτιακό αντίκτυπο κάθε καναλιού από τη μεροληψία επιλογής. Αυτό σημαίνει ότι λαμβάνετε αμερόληπτες εκτιμήσεις για το πώς οι αυξητικές δαπάνες σε πληρωμένη αναζήτηση, προβολή, social media, email και offline κανάλια οδηγούν πραγματικά σε έσοδα και μετατροπές. Μοντελοποιούμε ρητά πώς οι ιστορικές αποφάσεις δαπανών συσχετίζονται με μη παρατηρήσιμους παράγοντες (ισχύς μάρκας, εποχικότητα, ανταγωνιστική ένταση) που επηρεάζουν επίσης τα αποτελέσματα, και στη συνέχεια απομονώνουμε το πραγματικό αποτέλεσμα θεραπείας κάθε μοχλού μάρκετινγκ. Η μεθοδολογία μας βασίζεται στη [συμπερασματολογία μετά την επιλογή](/research#post-selection-inference) και στο [debiased machine learning](/research#double-debiased-ml).

Οι εταιρείες καταναλωτικών αγαθών που αναπτύσσουν τις λύσεις MMM μας βελτιώνουν την αποτελεσματικότητα του μάρκετινγκ μέσω καλύτερης κατανομής προϋπολογισμού. Οι εταιρείες μέσων ενημέρωσης εντοπίζουν ποιοι συνδυασμοί καναλιών οδηγούν σε βιώσιμη απόδοση επένδυσης (ROI). Οι εταιρείες χρηματοοικονομικών υπηρεσιών μοντελοποιούν τον μακροπρόθεσμο αντίκτυπο της διαφήμισης στη μάρκα ξεχωριστά από τις βραχυπρόθεσμες επιδράσεις μετατροπής, αποκαλύπτοντας γιατί ορισμένα κανάλια φαίνονται υποτιμημένα στην παραδοσιακή ανάλυση.

Το αποτέλεσμα είναι μια ενοποιημένη άποψη της αποτελεσματικότητας του μάρκετινγκ που αντέχει σε έλεγχο και περνάει δοκιμές οικονομετρικής αυστηρότητας, δίνοντάς σας την εμπιστοσύνη να ανακατανείμετε προϋπολογισμούς με σιγουριά.