लक्षित मार्केटिंग

हम प्रत्येक मार्केटिंग हस्तक्षेप के सच्चे वृद्धिशील प्रभाव को अलग करने के लिए यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण और अवलोकन संबंधी Causal Inference विधियों को लागू करते हैं। इसका मतलब है कि आप उन ग्राहकों पर बर्बाद खर्च को समाप्त करते हैं जो वैसे भी रूपांतरित हो जाते और उच्च-मूल्य वाले खंडों की पहचान करते हैं जहां आपकी मार्केटिंग का सबसे मजबूत कारण-कारक प्रभाव है। Causal Forests और Bayesian Additive Regression Trees जैसी विधियों का उपयोग करते हुए, हम [विषम उपचार प्रभावों](/research#heterogeneous-treatment-effects) का अनुमान लगाते हैं जो प्रकट करते हैं कि कौन सी ग्राहक विशेषताएं विशिष्ट संदेशों और चैनलों की प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करती हैं।

हमारे प्लेटफॉर्म का उपयोग करने वाले संगठन अधिग्रहण गुणवत्ता बनाए रखते हुए ग्राहक अधिग्रहण लागत को काफी कम कर सकते हैं। ई-कॉमर्स खुदरा विक्रेता विशिष्ट उत्पाद अनुशंसाओं पर प्रतिक्रिया देने की सबसे अधिक संभावना वाले ग्राहकों को सटीक रूप से लक्षित करके ईमेल अभियान ROI में सुधार करते हैं। B2B कंपनियां निर्णयकर्ता खंडों की पहचान करके अकाउंट-आधारित मार्केटिंग को अनुकूलित करती हैं जहां उनकी मैसेजिंग मापनीय व्यवहार परिवर्तन को प्रेरित करती है।

प्लेटफॉर्म ग्राहक स्तर पर पारदर्शी एट्रिब्यूशन प्रदान करता है ताकि आप ठीक से समझ सकें कि कौन से दर्शक प्रत्येक अभियान से वृद्धिशील राजस्व देते हैं।