مدل‌سازی ترکیب بازاریابی

با استفاده از روش‌هایی شامل تخمین متغیرهای ابزاری، جنگل‌های علّی برای اثرات ناهمگن و مدل‌های بیزی سری زمانی ساختاری، تأثیر علّی واقعی هر کانال را از تعصب انتخاب جدا می‌کنیم. این بدان معناست که شما تخمین‌های بدون تعصب از چگونگی تأثیر واقعی هزینه‌های افزایشی در جستجوی پولی، نمایش، شبکه‌های اجتماعی، ایمیل و کانال‌های آفلاین بر درآمد و تبدیل‌ها به دست می‌آورید. ما به صراحت مدل می‌کنیم که چگونه تصمیمات هزینه تاریخی با عوامل غیرقابل مشاهده (قدرت برند، فصلی بودن، شدت رقابت) که بر نتایج نیز تأثیر می‌گذارند همبسته هستند، سپس اثر درمان واقعی هر اهرم بازاریابی را جدا می‌کنیم. روش‌شناسی ما بر [استنتاج پس از انتخاب](/research#post-selection-inference) و [یادگیری ماشین بدون تعصب](/research#double-debiased-ml) بنا شده است.

شرکت‌های کالاهای مصرفی که راه‌حل‌های MMM ما را پیاده‌سازی می‌کنند کارایی بازاریابی را از طریق تخصیص بهتر بودجه بهبود می‌بخشند. شرکت‌های رسانه‌ای شناسایی می‌کنند کدام ترکیب‌های کانال ROI پایدار ایجاد می‌کنند. شرکت‌های خدمات مالی تأثیر برند بلندمدت تبلیغات را جدا از اثرات تبدیل کوتاه‌مدت مدل می‌کنند و نشان می‌دهند چرا برخی کانال‌ها در تحلیل‌های سنتی کم‌ارزش به نظر می‌رسند.

نتیجه یک دید یکپارچه از اثربخشی بازاریابی است که از حسابرسی سالم بیرون می‌آید و آزمون‌های دقت اقتصادسنجی را می‌گذراند و به شما اطمینان می‌دهد که با اعتماد بودجه‌ها را مجدداً تخصیص دهید.