Marketing Mix Modelling
Tinutukoy ng Marketing Mix Modelling (MMM) kung paano nag-aambag ang bawat channel sa mga business outcome, ngunit ang mga tradisyunal na approach ay nagdurusa sa bias kapag ang paggastos sa iba't ibang channel ay correlated. Nilulutas ito ng aming causal MMM sa pamamagitan ng mga advanced na econometric technique na maayos na isinasaalang-alang ang confounding at simultaneity.
Inilalapat namin angCausal Machine Learningupang malutas ang mga kumplikadong hamon sa negosyo.
Gamit ang mga paraan kabilang ang instrumental variable estimation, causal forest para sa heterogeneous effect, at Bayesian structural time-series model, inihihiwalay namin ang tunay na causal impact ng bawat channel mula sa selection bias. Nangangahulugan ito na nakukuha ninyo ang mga unbiased estimate kung paano talaga nagpapatakbo ng revenue at conversion ang incremental spending sa paid search, display, social, email, at offline channel. Hayagang minomodelo namin kung paano nag-co-correlate ang mga makasaysayang spending decision sa mga unobservable (brand strength, seasonality, competitive intensity) na nakakaapekto rin sa mga outcome, pagkatapos ay inihihiwalay namin ang tunay na treatment effect ng bawat marketing lever. Ang aming metodolohiya ay nakabatay sa [post-selection inference](/research#post-selection-inference) at [debiased machine learning](/research#double-debiased-ml).
Pinapabuti ng mga consumer goods company na nagde-deploy ng aming mga MMM solution ang marketing efficiency sa pamamagitan ng mas mahusay na budget allocation. Tinutukoy ng mga media company kung aling mga channel combination ang nagdudulot ng sustainable ROI. Minomodelo ng mga financial services firm ang long-term brand impact ng advertising na hiwalay sa short-term conversion effect, na nagpapakita kung bakit ang ilang channel ay mukhang undervalued sa tradisyunal na analysis.
Ang resulta ay isang unified view ng marketing effectiveness na nakakatagal sa audit at nakakapasa sa mga econometric rigor test, na nagbibigay sa inyo ng kumpiyansa na mag-reallocate ng mga budget nang may paninindigan.
Ang AmingMetodolohiya
Data Synthesis
Ini-integrate namin ang inyong mga kasalukuyang data source upang bumuo ng komprehensibong analytical foundation.
Causal Analysis
Gumagamit ng Double Machine Learning upang tukuyin ang mga tunay na relasyon ng cause-and-effect.
Strategic Simulation
Mag-model ng iba't ibang scenario upang mahulaan ang impact ng inyong mga desisyon.
Operational Scale
Mag-deploy ng mga production-ready model na nag-i-integrate sa inyong mga kasalukuyang system.
Handa na bang Magsimula?
Pinagsasama ng aming koponan ang cutting-edge na pananaliksik sa praktikal na implementasyon.
Makipag-ugnayan sa AminPagsasanay sa Causal AI
Makabisado ang DoubleML framework sa aming mga kurso na pinamumunuan ng eksperto.
DoubleML Open Source
Galugarin ang aming mga Python at R package sa GitHub.
“Ang kasanayan ay ang paglipat mula sa paghula kung ano ang mangyayari tungo sa pag-unawa kung bakit ito kailangang mangyari.”
Pinagkakatiwalaan ng mga Nangungunang Kumpanya
