Marketing ciblé

Le marketing ciblé propulsé par l inférence causale identifie non seulement quels clients répondent aux campagnes, mais pourquoi ils répondent et comment différents messages affectent des populations hétérogènes. La segmentation traditionnelle repose sur la corrélation ; notre approche découvre les effets de traitement causaux à travers les sous-groupes de clients.

Nous appliquonsle Machine Learning Causalpour résoudre des défis commerciaux complexes.

Nous appliquons des essais contrôlés randomisés et des méthodes d inférence causale observationnelle pour isoler le véritable impact incrémentiel de chaque intervention marketing. Cela signifie que vous éliminez les dépenses gaspillées sur les clients qui auraient converti de toute façon et identifiez les segments à haute valeur où votre marketing a la plus forte influence causale. En utilisant des méthodes comme les forêts causales et les arbres de régression additifs bayésiens, nous estimons les [effets de traitement hétérogènes](/research#heterogeneous-treatment-effects) qui révèlent quelles caractéristiques des clients prédisent la réponse à des messages et canaux spécifiques.

Les organisations utilisant notre plateforme peuvent réduire significativement les coûts d acquisition client tout en maintenant la qualité d acquisition. Les détaillants en e-commerce améliorent le ROI des campagnes email en ciblant précisément les clients les plus susceptibles de répondre à des recommandations de produits spécifiques. Les entreprises B2B optimisent le marketing basé sur les comptes en identifiant les segments de décideurs où leur message génère un changement de comportement mesurable.

La plateforme fournit une attribution transparente au niveau du client pour que vous compreniez exactement quelles audiences génèrent des revenus incrémentiels de chaque campagne.