بازاریابی هدفمند
بازاریابی هدفمند مبتنی بر استنتاج علّی نه تنها شناسایی میکند کدام مشتریان به کمپینها پاسخ میدهند، بلکه چرا پاسخ میدهند و پیامهای مختلف چگونه بر جمعیتهای ناهمگن تأثیر میگذارند. تقسیمبندی سنتی بر همبستگی تکیه دارد؛ رویکرد ما اثرات درمان علّی را در زیرگروههای مشتری کشف میکند.

مایادگیری ماشین علّیرا برای حل چالشهای پیچیده کسبوکار به کار میبریم.
ما آزمایشهای کنترلشده تصادفی و روشهای استنتاج علّی مشاهدهای را برای جداسازی تأثیر افزایشی واقعی هر مداخله بازاریابی به کار میبریم. این بدان معناست که شما هزینههای بیهوده بر مشتریانی که به هر حال تبدیل میشدند را حذف میکنید و بخشهای با ارزش بالا را شناسایی میکنید که بازاریابی شما قویترین تأثیر علّی را در آنها دارد. با استفاده از روشهایی مانند جنگلهای علّی و درختان رگرسیون افزودنی بیزی، [اثرات درمان ناهمگن](/research#heterogeneous-treatment-effects) را تخمین میزنیم که نشان میدهند کدام ویژگیهای مشتری پاسخ به پیامها و کانالهای خاص را پیشبینی میکنند.
سازمانهایی که از پلتفرم ما استفاده میکنند میتوانند هزینههای جذب مشتری را به طور قابل توجهی کاهش دهند در حالی که کیفیت جذب را حفظ میکنند. خردهفروشان تجارت الکترونیک ROI کمپینهای ایمیل را با هدفگیری دقیق مشتریانی که بیشترین احتمال پاسخ به توصیههای محصول خاص را دارند بهبود میبخشند. شرکتهای B2B بازاریابی مبتنی بر حساب را با شناسایی بخشهای تصمیمگیرنده که پیامرسانی آنها تغییر رفتار قابل اندازهگیری ایجاد میکند بهینه میکنند.
پلتفرم انتساب شفاف در سطح مشتری ارائه میدهد تا شما دقیقاً بدانید کدام مخاطبان درآمد افزایشی از هر کمپین را ایجاد میکنند.

روششناسیما
ترکیب دادهها
ما منابع داده موجود شما را برای ساختن یک پایه تحلیلی جامع یکپارچه میکنیم.
تحلیل علّی
استفاده از Double Machine Learning برای شناسایی روابط واقعی علت و معلول.
شبیهسازی استراتژیک
مدلسازی سناریوهای مختلف برای پیشبینی تأثیر تصمیمات شما.
مقیاس عملیاتی
استقرار مدلهای آماده تولید که با سیستمهای موجود شما یکپارچه میشوند.
“تسلط، گذار از پیشبینی آنچه رخ میدهد به درک چرایی وقوع آن است.”
مورد اعتماد رهبران صنعت
