Modeliranje marketinskog miksa

Koristeci metode ukljucujuci procjenu instrumentalnih varijabli, kauzalne sume za heterogene ucinke i Bayesove strukturne modele vremenskih serija, odvajamo pravi kauzalni utjecaj svakog kanala od pristranosti odabira. To znaci da dobivate nepristrane procjene kako inkrementalna potrosnja u placenom pretrazivanju, prikaznom oglasavanju, drustvenim medijima, e-posti i offline kanalima zaista pokrece prihod i konverzije. Eksplicitno modeliramo kako povijesne odluke o potrosnji koreliraju s nepoznanicama (snaga brenda, sezonalnost, konkurentski intenzitet) koje takoder utjecu na ishode, zatim izoliramo pravi ucinek tretmana svake marketinske poluge. Nasa metodologija utemeljena je na [post-selekcijskoj inferenciji](/research#post-selection-inference) i [debiased machine learning](/research#double-debiased-ml).

Tvrtke za potrosacka dobra koje implementiraju nase MMM solucije poboljsavaju marketinsku ucinkovitost kroz bolju alokaciju proracuna. Medijske tvrtke identificiraju koje kombinacije kanala pokrecu odrzivi ROI. Tvrtke za financijske usluge modeliraju dugorocni utjecaj brenda oglasavanja odvojeno od kratkorocnih ucinaka konverzije, otkrivajuci zasto neki kanali izgledaju podcijenjeni u tradicionalnoj analizi.

Rezultat je jedinstvena slika marketinske ucinkovitosti koja prezivljava reviziju i prolazi testove ekonometrijske rigoroznosti, dajuci vam povjerenje za pouzdanu realokaciju proracuna.