Turundus ja meedia

Turundus- ja meediaettevõtted õnnestuvad mõistes, milline sisu ja kampaaniad juhivad kaasatust, tulu ja klientide lojaalsust. Kausaalne masinõpe mõõdab tegelikku mõju, mitte korrelatsiooni, võimaldades optimeeritud kulutuste jaotust ja loomingulist strateegiat, mis põhineb tõendusel.

RakendameCausal Machine Learning-utinnovatsiooni juhtimiseks Turundus ja meediasektoris.

Meie platvorm mõõdab kampaaniate tegelikku lisanduvat mõju sünteetiliste kontrollimeetodite, erinevus-erinevuses analüüsi ja [kausaalsete metsade](/research#heterogeneous-treatment-effects) kaudu. See arvestab hooajalisi trende, lähtetaseme kaasatusemustreid ja väliseid sündmusi, mis korreleeruvad kampaania ajastusega, kuid ei peegelda kampaania mõju. Sisu optimeerimine kasutab kausaalset analüüsi, et tuvastada, millised sõnumielemendid, lugude jutustamise lähenemised ja loomingulised stiilid tegelikult muudavad vaataja käitumist, mitte ainult meelitavad pilke. Omistamismudelid liiguvad viimase kliki eksiarvamutetsst kaugemale, hinnates, kuidas iga kontaktpunkt panustab konversiooni, arvestades, et kliendid näevad sõnumeid jadades, kus varajased puuted loovad teadlikkust, mida hilisemad puuted konverteerivad.

Meediaettevõtted, kes kasutavad meie platvormi, näevad mõõdetavat paranemist turunduse ROI-s parema eelarve jaotamise kaudu, loomingulised meeskonnad tuvastavad empiiriliselt põhjendatud juhiseid selle kohta, mis publikule kõlab, ja reklaamimüügi meeskonnad pakuvad klientidele usaldusväärseid tõendeid kampaania efektiivsuse kohta. Striimi- ja digitaalplatvormid optimeerivad sisu soovitamist ja isikustamist, tuvastades, millised sisuomadused kausaalselt juhivad vaatamisaega ja tellimuse hoidmist. Kirjastajad suurendavad reklaamitulu monetiseerimist, näidates reklaamijatele tõelist lisanduvat levikut ja efekti, kaitstes hinnakujundust kaubastumise eest.

Platvorm integreerub reklaamiserveritega, turunduse automatiseerimise platvormidega ja analüütiliste tööriistadega, et toimida otse kampaania- ja kaasatusandmetel.