Marketing et médias
Les entreprises de marketing et de médias réussissent en comprenant quel contenu et quelles campagnes génèrent l'engagement, les revenus et la fidélité client. Le machine learning causal mesure le véritable impact plutôt que la corrélation, permettant une allocation des dépenses optimisée et une stratégie créative ancrée dans les preuves.
Nous appliquonsle Machine Learning Causalpour stimuler l'innovation dans le secteur Marketing et médias.
Notre plateforme mesure le véritable impact incrémentiel des campagnes grâce aux méthodes de contrôle synthétique, à l'analyse des différences dans les différences et aux [forêts causales](/research#heterogeneous-treatment-effects). Cela tient compte des tendances saisonnières, des modèles d'engagement de base et des événements externes qui sont corrélés avec le calendrier de la campagne mais ne reflètent pas l'impact de la campagne. L'optimisation du contenu exploite l'analyse causale pour identifier quels éléments de message, approches narratives et styles créatifs changent réellement le comportement du spectateur, pas seulement attirent les regards. Les modèles d'attribution vont au-delà de l'erreur du dernier clic en estimant comment chaque point de contact contribue à la conversion, en tenant compte du fait que les clients voient les messages dans des séquences où les premiers contacts créent une sensibilisation que les contacts ultérieurs convertissent.
Les entreprises de médias utilisant notre plateforme voient une amélioration mesurable du ROI marketing grâce à une meilleure allocation budgétaire, les équipes créatives identifient des directives empiriquement fondées sur ce qui résonne avec les audiences, et les équipes de vente publicitaire offrent aux clients des preuves crédibles de l'efficacité des campagnes. Les plateformes de streaming et numériques optimisent la recommandation de contenu et la personnalisation en identifiant quels attributs de contenu génèrent causalement le temps de visionnage et la rétention d'abonnement. Les éditeurs augmentent la monétisation publicitaire en démontrant une portée et un effet incrémentiels réels aux annonceurs, défendant la tarification contre la commoditisation.
La plateforme s'intègre aux serveurs publicitaires, aux plateformes d'automatisation marketing et aux outils d'analyse pour opérer directement sur les données de campagne et d'engagement.
NotreMéthodologie
Analyse sectorielle
Compréhension approfondie des défis et opportunités uniques de votre industrie.
Analyse causale
Utilisation du Double Machine Learning pour identifier les véritables relations de cause à effet.
Simulation stratégique
Modélisez différents scénarios pour prédire l'impact de vos décisions.
Échelle opérationnelle
Déployez des modèles prêts pour la production qui s'intègrent à vos systèmes existants.
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Notre équipe combine recherche de pointe et mise en œuvre pratique.
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