Marketing dirigido

El marketing dirigido impulsado por inferencia causal identifica no solo qué clientes responden a las campañas, sino por qué responden y cómo los diferentes mensajes afectan a poblaciones heterogéneas. La segmentación tradicional se basa en correlaciones; nuestro enfoque descubre los verdaderos efectos causales del tratamiento en los distintos subgrupos de clientes.

AplicamosMachine Learning Causalpara resolver desafíos empresariales complejos.

Aplicamos ensayos controlados aleatorizados y métodos de inferencia causal observacional para aislar el verdadero impacto incremental de cada intervención de marketing. Esto significa que usted elimina el gasto malgastado en clientes que habrían convertido de todos modos e identifica segmentos de alto valor donde su marketing tiene la mayor influencia causal. Utilizando métodos como bosques causales y árboles de regresión aditivos bayesianos, estimamos [efectos de tratamiento heterogéneos](/research#heterogeneous-treatment-effects) que revelan qué características del cliente predicen la respuesta a mensajes y canales específicos.

Las organizaciones que utilizan nuestra plataforma pueden reducir significativamente los costes de adquisición de clientes manteniendo la calidad de adquisición. Los minoristas de comercio electrónico mejoran el ROI de las campañas de correo electrónico dirigiéndose con precisión a los clientes con mayor probabilidad de responder a recomendaciones de productos específicos. Las empresas B2B optimizan el marketing basado en cuentas identificando segmentos de responsables de decisiones donde su mensaje impulsa un cambio de comportamiento medible.

La plataforma proporciona una atribución transparente a nivel de cliente para que usted comprenda exactamente qué audiencias generan ingresos incrementales de cada campaña.