Modelisation du mix marketing

En utilisant des methodes incluant l'estimation par variables instrumentales, les forets causales pour les effets heterogenes et les modeles bayesiens de series temporelles structurelles, nous separons le veritable impact causal de chaque canal du biais de selection. Cela signifie que vous obtenez des estimations non biaisees de la facon dont les depenses incrementielles dans la recherche payante, l'affichage, les reseaux sociaux, l'email et les canaux hors ligne generent reellement des revenus et des conversions. Nous modelisons explicitement comment les decisions de depenses historiques sont correlees avec des inobservables (force de la marque, saisonnalite, intensite concurrentielle) qui affectent egalement les resultats, puis isolons le veritable effet de traitement de chaque levier marketing. Notre methodologie est ancree dans [l'inference post-selection](/research#post-selection-inference) et le [machine learning debiaise](/research#double-debiased-ml).

Les entreprises de biens de consommation deploient nos solutions MMM pour ameliorer l'efficacite marketing grace a une meilleure allocation budgetaire. Les entreprises de medias identifient quelles combinaisons de canaux generent un ROI durable. Les entreprises de services financiers modelisent l'impact de marque a long terme de la publicite separement des effets de conversion a court terme, revelant pourquoi certains canaux semblent sous-evalues dans l'analyse traditionnelle.

Le resultat est une vue unifiee de l'efficacite marketing qui resiste a l'audit et passe les tests de rigueur econometrique, vous donnant la confiance pour reallouer les budgets en toute confiance.