Targeted Marketing

Targeted marketing yang didukung oleh causal inference mengidentifikasi tidak hanya pelanggan mana yang merespons kampanye, tetapi mengapa mereka merespons dan bagaimana pesan berbeda memengaruhi populasi heterogen. Segmentasi tradisional mengandalkan korelasi; pendekatan kami mengungkap efek perlakuan kausal di berbagai subgrup pelanggan.

Kami menerapkanCausal Machine Learninguntuk memecahkan tantangan bisnis yang kompleks.

Kami menerapkan randomized controlled trials dan metode observational causal inference untuk mengisolasi dampak inkremental yang sebenarnya dari setiap intervensi pemasaran. Ini berarti Anda menghilangkan pemborosan pengeluaran pada pelanggan yang akan tetap melakukan konversi dan mengidentifikasi segmen bernilai tinggi di mana pemasaran Anda memiliki pengaruh kausal terkuat. Menggunakan metode seperti causal forests and Bayesian additive regression trees, kami memperkirakan [efek perlakuan heterogen](/research#heterogeneous-treatment-effects) yang mengungkapkan karakteristik pelanggan mana yang memprediksi respons terhadap pesan dan saluran tertentu.

Organisasi yang menggunakan platform kami dapat secara signifikan mengurangi biaya akuisisi pelanggan sambil mempertahankan kualitas akuisisi. Retailer e-commerce meningkatkan ROI kampanye email dengan secara tepat menargetkan pelanggan yang paling mungkin merespons rekomendasi produk tertentu. Perusahaan B2B mengoptimalkan account-based marketing dengan mengidentifikasi segmen pengambil keputusan di mana pesan mereka mendorong perubahan perilaku yang terukur.

Platform menyediakan atribusi transparan di tingkat pelanggan sehingga Anda memahami dengan tepat audiens mana yang mendorong pendapatan inkremental dari setiap kampanye.