Modélisation du mix marketing

En utilisant des méthodes incluant l estimation par variables instrumentales, les forêts causales pour les effets hétérogènes et les modèles bayésiens de séries temporelles structurelles, nous séparons le véritable impact causal de chaque canal du biais de sélection. Cela signifie que vous obtenez des estimations non biaisées de la façon dont les dépenses incrémentielles dans la recherche payante, l affichage, les réseaux sociaux, l email et les canaux hors ligne génèrent réellement des revenus et des conversions. Nous modélisons explicitement comment les décisions de dépenses historiques sont corrélées avec des inobservables (force de la marque, saisonnalité, intensité concurrentielle) qui affectent également les résultats, puis isolons le véritable effet de traitement de chaque levier marketing. Notre méthodologie est ancrée dans [l inférence post-sélection](/research#post-selection-inference) et le [machine learning débiaisé](/research#double-debiased-ml).

Les entreprises de biens de consommation déployant nos solutions MMM améliorent l efficacité marketing grâce à une meilleure allocation budgétaire. Les entreprises de médias identifient quelles combinaisons de canaux génèrent un ROI durable. Les entreprises de services financiers modélisent l impact de marque à long terme de la publicité séparément des effets de conversion à court terme, révélant pourquoi certains canaux semblent sous-évalués dans l analyse traditionnelle.

Le résultat est une vue unifiée de l efficacité marketing qui résiste à l audit et passe les tests de rigueur économétrique, vous donnant la confiance nécessaire pour réallouer les budgets avec conviction.