Turunduse kombinatsiooni modelleerimine

Turunduse kombinatsiooni modelleerimine (MMM) määrab, kuidas iga kanal panustab äritulemustesse, kuid traditsioonilised lähenemised kannatavad kallutuse all, kui kulutused kanalite lõikes on korreleeritud. Meie kausaalne MMM lahendab selle edasijõudnud ökonomeetriliste tehnikatega, mis arvestavad nõuetekohaselt segamist ja samaaegsust.

RakendameCausal Machine Learning-utkeerukate äriprobleemide lahendamiseks.

Kasutades meetodeid, mis hõlmavad instrumentaalmuutuja hindamist, kausaalseid metsi heterogeensete efektide jaoks ja Bayesi struktuurseid aegridade mudeleid, eraldame iga kanali tegeliku kausaalse mõju valikukallutusest. See tähendab, et saate kallutamata hinnangud selle kohta, kuidas lisanduvad kulutused tasulises otsingus, kuvareklaamis, sotsiaalmeedias, e-postis ja väljaspool võrgu kanaleid tegelikult juhivad tulu ja konversioone. Modelleerime sõnaselt, kuidas ajaloolised kulutamisotsused korreleeruvad vaatlemata teguritega (bränditugevus, hooajalisus, konkurentsi intensiivsus), mis samuti mõjutavad tulemusi, ja eraldame seejärel iga turundushoova tegeliku raviefekti. Meie metoodika põhineb [valikujärgsel järeldamisel](/research#post-selection-inference) ja [debiased machine learning-il](/research#double-debiased-ml).

Tarbekaupade ettevõtted, kes juurutavad meie MMM-lahendusi, parandavad turunduse tõhusust parema eelarve jaotamise kaudu. Meediaettevõtted tuvastavad, millised kanalite kombinatsioonid juhivad jätkusuutlikku ROI-d. Finantsteenuste ettevõtted modelleerivad reklaami pikaajalist brändi mõju eraldi lühiajalistest konversiooniefektidest, paljastades, miks mõned kanalid tunduvad traditsioonilises analüüsis alaväärtustatud.

Tulemuseks on ühtne vaade turunduse efektiivsusele, mis peab vastu auditile ja läbib ökonomeetrilise ranguse teste, andes teile enesekindluse eelarveid enesekindlalt ümber jaotada.