Marketing Mix Modelling

Marketing Mix Modelling (MMM) menentukan bagaimana setiap saluran berkontribusi pada hasil bisnis, tetapi pendekatan tradisional mengalami bias ketika pengeluaran di berbagai saluran berkorelasi. Causal MMM kami menyelesaikan ini melalui teknik ekonometrik canggih yang dengan tepat memperhitungkan confounding dan simultaneitas.

Kami menerapkanCausal Machine Learninguntuk memecahkan tantangan bisnis yang kompleks.

Menggunakan metode termasuk estimasi variabel instrumental, causal forests untuk efek heterogen, and model Bayesian structural time-series, kami memisahkan dampak kausal yang sebenarnya dari setiap saluran dari selection bias. Ini berarti Anda mendapatkan estimasi yang tidak bias tentang bagaimana pengeluaran inkremental dalam paid search, display, social, email, and saluran offline benar-benar mendorong pendapatan dan konversi. Kami secara eksplisit memodelkan bagaimana keputusan pengeluaran historis berkorelasi dengan unobservables (kekuatan merek, musiman, intensitas kompetitif) yang juga memengaruhi hasil, kemudian mengisolasi efek perlakuan sebenarnya dari setiap pengungkit pemasaran. Metodologi kami didasarkan pada [post-selection inference](/research#post-selection-inference) and [debiased machine learning](/research#double-debiased-ml).

Perusahaan barang konsumen yang menerapkan solusi MMM kami meningkatkan efisiensi pemasaran melalui alokasi anggaran yang lebih baik. Perusahaan media mengidentifikasi kombinasi saluran mana yang mendorong ROI berkelanjutan. Perusahaan jasa keuangan memodelkan dampak merek jangka panjang dari iklan terpisah dari efek konversi jangka pendek, mengungkapkan mengapa beberapa saluran tampak undervalued dalam analisis tradisional.

Hasilnya adalah pandangan terpadu tentang efektivitas pemasaran yang bertahan dari audit dan lulus uji ketelitian ekonometrik, memberi Anda kepercayaan diri untuk merealokasi anggaran dengan yakin.