Marketing et medias
Les entreprises de marketing et de medias reussissent en comprenant quel contenu et quelles campagnes generent l'engagement, les revenus et la fidelite client. Le machine learning causal mesure le veritable impact plutot que la correlation, permettant une allocation des depenses optimisee et une strategie creative ancree dans les preuves.
Nous appliquonsle Machine Learning Causalpour stimuler l'innovation dans le secteur Marketing et medias.
Notre plateforme mesure le veritable impact incrementiel des campagnes grace aux methodes de controle synthetique, a l'analyse des differences dans les differences et aux [forets causales](/research#heterogeneous-treatment-effects). Cela tient compte des tendances saisonnieres, des modeles d'engagement de base et des evenements externes qui sont correles avec le calendrier de la campagne mais ne refletent pas l'impact de la campagne. L'optimisation du contenu exploite l'analyse causale pour identifier quels elements de message, approches narratives et styles creatifs changent reellement le comportement du spectateur, pas seulement attirent les regards. Les modeles d'attribution vont au-dela de l'erreur du dernier clic en estimant comment chaque point de contact contribue a la conversion, en tenant compte du fait que les clients voient les messages dans des sequences ou les premiers contacts creent une sensibilisation que les contacts ulterieurs convertissent.
Les entreprises de medias utilisant notre plateforme voient une amelioration mesurable du ROI marketing grace a une meilleure allocation budgetaire, les equipes creatives identifient des directives empiriquement fondees sur ce qui resonne avec les audiences, et les equipes de vente publicitaire offrent aux clients des preuves credibles de l'efficacite des campagnes. Les plateformes de streaming et numeriques optimisent la recommandation de contenu et la personnalisation en identifiant quels attributs de contenu generent causalement le temps de visionnage et la retention d'abonnement. Les editeurs augmentent la monetisation publicitaire en demontrant une portee et un effet incrementiels reels aux annonceurs, defendant les prix contre la commoditisation.
La plateforme s'integre aux serveurs publicitaires, aux plateformes d'automatisation marketing et aux outils d'analyse pour fonctionner directement sur les donnees de campagne et d'engagement.
NotreMethodologie
Analyse sectorielle
Comprehension approfondie des defis et opportunites uniques de votre industrie.
Analyse causale
Utilisation du Double Machine Learning pour identifier les veritables relations de cause a effet.
Simulation strategique
Modelisez differents scenarios pour predire l'impact de vos decisions.
Echelle operationnelle
Deployez des modeles prets pour la production qui s'integrent a vos systemes existants.
Pret pour l'impact causal ?
Notre equipe combine recherche de pointe et mise en oeuvre pratique.
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“La maitrise est la transition de la prediction de ce qui se passe a la comprehension de pourquoi cela doit se produire.”
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