Marketing cible

Le marketing cible propulse par l'inference causale identifie non seulement quels clients repondent aux campagnes, mais pourquoi ils repondent et comment differents messages affectent des populations heterogenes. La segmentation traditionnelle repose sur la correlation ; notre approche decouvre les effets de traitement causaux a travers les sous-groupes de clients.

Nous appliquonsle Machine Learning Causalpour resoudre des defis commerciaux complexes.

Nous appliquons des essais controles randomises et des methodes d'inference causale observationnelle pour isoler le veritable impact incrementiel de chaque intervention marketing. Cela signifie que vous eliminez les depenses gaspillees sur les clients qui auraient converti de toute facon et identifiez les segments a haute valeur ou votre marketing a la plus forte influence causale. En utilisant des methodes comme les forets causales et les arbres de regression additifs bayesiens, nous estimons les [effets de traitement heterogenes](/research#heterogeneous-treatment-effects) qui revelent quelles caracteristiques des clients predisent la reponse a des messages et canaux specifiques.

Les organisations utilisant notre plateforme peuvent reduire significativement les couts d'acquisition client tout en maintenant la qualite d'acquisition. Les detaillants en e-commerce ameliorent le ROI des campagnes email en ciblant precisement les clients les plus susceptibles de repondre a des recommandations de produits specifiques. Les entreprises B2B optimisent le marketing base sur les comptes en identifiant les segments de decideurs ou leur message genere un changement de comportement mesurable.

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