मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग

Marketing Mix Modelling (MMM) यह निर्धारित करता है कि प्रत्येक चैनल व्यावसायिक परिणामों में कैसे योगदान देता है, लेकिन पारंपरिक दृष्टिकोण पूर्वाग्रह से ग्रस्त होते हैं जब चैनलों में खर्च सहसंबद्ध होता है। हमारा कारण-कारक MMM उन्नत अर्थमितीय तकनीकों के माध्यम से इसे हल करता है जो confounding और simultaneity को ठीक से ध्यान में रखते हैं।

हम लागू करते हैंCausal Machine Learningजटिल व्यावसायिक चुनौतियों को हल करने के लिए।

Instrumental variable estimation, विषम प्रभावों के लिए Causal Forests, और Bayesian Structural Time-Series मॉडल सहित विधियों का उपयोग करते हुए, हम चयन पूर्वाग्रह से प्रत्येक चैनल के सच्चे कारण-कारक प्रभाव को अलग करते हैं। इसका मतलब है कि आपको निष्पक्ष अनुमान मिलते हैं कि पेड सर्च, डिस्प्ले, सोशल, ईमेल और ऑफलाइन चैनलों में वृद्धिशील खर्च वास्तव में राजस्व और रूपांतरण कैसे चलाता है। हम स्पष्ट रूप से मॉडल करते हैं कि ऐतिहासिक खर्च निर्णय अनऑब्जर्वेबल्स (ब्रांड स्ट्रेंथ, सीज़नैलिटी, प्रतिस्पर्धी तीव्रता) के साथ कैसे सहसंबद्ध होते हैं जो परिणामों को भी प्रभावित करते हैं, फिर प्रत्येक मार्केटिंग लीवर के सच्चे उपचार प्रभाव को अलग करते हैं। हमारी पद्धति [पोस्ट-सिलेक्शन इंफरेंस](/research#post-selection-inference) और [debiased machine learning](/research#double-debiased-ml) पर आधारित है।

हमारे MMM समाधानों को तैनात करने वाली उपभोक्ता वस्तु कंपनियां बेहतर बजट आवंटन के माध्यम से मार्केटिंग दक्षता में सुधार करती हैं। मीडिया कंपनियां पहचानती हैं कि कौन से चैनल संयोजन टिकाऊ ROI देते हैं। वित्तीय सेवा फर्म अल्पकालिक रूपांतरण प्रभावों से अलग विज्ञापन के दीर्घकालिक ब्रांड प्रभाव को मॉडल करती हैं, यह प्रकट करते हुए कि पारंपरिक विश्लेषण में कुछ चैनल कम मूल्यांकित क्यों दिखाई देते हैं।

परिणाम मार्केटिंग प्रभावशीलता का एक एकीकृत दृश्य है जो ऑडिट से बचता है और अर्थमितीय कठोरता परीक्षणों को पास करता है, जो आपको आत्मविश्वास से बजट पुनः आवंटित करने का विश्वास देता है।