Marketing mix modellezés

A Marketing Mix Modellezés (MMM) meghatározza, hogyan járul hozzá minden csatorna az üzleti eredményekhez, de a hagyományos megközelítések torzítástól szenvednek, amikor a csatornák közötti költés korrelál. Okozati MMM-ünk ezt fejlett ökonometriai technikákkal oldja meg, amelyek megfelelően figyelembe veszik a zavaró tényezőket és az egyidejűséget.

Alkalmazzuk aCausal Machine Learningetösszetett üzleti kihívások megoldására.

Az instrumentális változó becslést, heterogén hatásokhoz való okozati erdőket és Bayes-féle strukturális idősor-modelleket használó módszerekkel elválasztjuk minden csatorna valódi okozati hatását a kiválasztási torzítástól. Ez azt jelenti, hogy torzítatlan becsléseket kap arról, hogyan hajtja valójában a fizetett keresés, display, közösségi média, e-mail és offline csatornák inkrementális költése a bevételt és konverziókat. Kifejezetten modellezzük, hogyan korrelálnak a történelmi költési döntések a nem megfigyelhető tényezőkkel (márkaerő, szezonalitás, versenyintenzitás), amelyek szintén befolyásolják az eredményeket, majd elkülönítjük minden marketing kar valódi kezelési hatását. Módszertanunk a [kiválasztás utáni következtetésen](/research#post-selection-inference) és a [debiased machine learningen](/research#double-debiased-ml) alapul.

Az MMM megoldásainkat telepítő fogyasztási cikk vállalatok javítják a marketing hatékonyságot jobb költségvetés-elosztással. A médiavállalatok azonosítják, mely csatornakombinációk hajtanak fenntartható ROI-t. A pénzügyi szolgáltatási cégek modellezik a reklámozás hosszú távú márkahatását a rövid távú konverziós hatásoktól elkülönítve, feltárva, miért tűnnek egyes csatornák alulértékeltnek a hagyományos elemzésben.

Az eredmény a marketing hatékonyság egységes nézete, amely kiállja az auditot és megfelel az ökonometriai szigorúsági teszteknek, így magabiztosan oszthatja újra a költségvetéseket.