Modelado de marketing mix

Utilizando métodos que incluyen la estimación por variables instrumentales, bosques causales para efectos heterogéneos y modelos bayesianos de series temporales estructurales, separamos el verdadero impacto causal de cada canal del sesgo de selección. Esto significa que usted obtiene estimaciones insesgadas de cómo el gasto incremental en búsqueda de pago, display, redes sociales, correo electrónico y canales offline realmente impulsa los ingresos y las conversiones. Modelamos explícitamente cómo las decisiones de gasto histórico se correlacionan con variables inobservables (fortaleza de marca, estacionalidad, intensidad competitiva) que también afectan los resultados, y luego aislamos el verdadero efecto de tratamiento de cada palanca de marketing. Nuestra metodología se fundamenta en [inferencia post-selección](/research#post-selection-inference) y [aprendizaje automático insesgado](/research#double-debiased-ml).

Las empresas de bienes de consumo que implementan nuestras soluciones de MMM mejoran la eficiencia del marketing a través de una mejor asignación de presupuesto. Las empresas de medios identifican qué combinaciones de canales generan un ROI sostenible. Las empresas de servicios financieros modelan el impacto de marca a largo plazo de la publicidad separado de los efectos de conversión a corto plazo, revelando por qué algunos canales parecen infravalorados en el análisis tradicional.

El resultado es una visión unificada de la efectividad del marketing que resiste auditorías y supera pruebas de rigor econométrico, dándole confianza para reasignar presupuestos con seguridad.