Célzott marketing

Az okozati következtetéssel támogatott célzott marketing nem csak azt azonosítja, mely ügyfelek reagálnak a kampányokra, hanem azt is, miért reagálnak és hogyan hatnak a különböző üzenetek a heterogén populációkra. A hagyományos szegmentálás korrelációra támaszkodik; megközelítésünk feltárja az okozati kezelési hatásokat az ügyfél alcsoportokban.

Alkalmazzuk aCausal Machine Learningetösszetett üzleti kihívások megoldására.

Randomizált kontrollált kísérleteket és megfigyeléses okozati következtetési módszereket alkalmazunk minden marketing beavatkozás valódi inkrementális hatásának elkülönítésére. Ez azt jelenti, hogy kiküszöböli az olyan ügyfelekre fordított pazarló kiadásokat, akik amúgy is konvertáltak volna, és azonosítja a magas értékű szegmenseket, ahol marketingje a legerősebb okozati befolyással bír. Olyan módszerekkel, mint az okozati erdők és a Bayes-féle additív regressziós fák, becsüljük a [heterogén kezelési hatásokat](/research#heterogeneous-treatment-effects), amelyek feltárják, mely ügyféljellemzők jelzik előre a reakciót adott üzenetekre és csatornákra.

A platformunkat használó szervezetek jelentősen csökkenthetik az ügyfélszerzési költségeket, miközben fenntartják a szerzési minőséget. Az e-kereskedelmi kiskereskedők javítják az e-mail kampány ROI-t azáltal, hogy pontosan célozzák a specifikus termékkajánlásokra legvalószínűbben reagáló ügyfeleket. A B2B vállalatok optimalizálják a fiók-alapú marketinget azáltal, hogy azonosítják azokat a döntéshozói szegmenseket, ahol üzeneteik mérhető viselkedésváltozást eredményeznek.

A platform átlátható attribúciót biztosít ügyfélszinten, így pontosan érti, mely közönségek generálnak inkrementális bevételt minden kampányból.