Marketing Mix Modelling

Utilizzando metodi tra cui la stima con variabili strumentali, le causal forest per effetti eterogenei e modelli di serie temporali strutturali bayesiane, separiamo il vero impatto causale di ogni canale dal bias di selezione. Questo significa ottenere stime imparziali di come la spesa incrementale in paid search, display, social, email e canali offline guida effettivamente ricavi e conversioni. Modelliamo esplicitamente come le decisioni storiche di spesa correlano con variabili non osservabili (forza del brand, stagionalità, intensità competitiva) che influenzano anche i risultati, poi isoliamo il vero effetto del trattamento di ogni leva marketing. La nostra metodologia è fondata su [inferenza post-selezione](/research#post-selection-inference) e [debiased machine learning](/research#double-debiased-ml).

Le aziende di beni di consumo che implementano le nostre soluzioni MMM migliorano l'efficienza del marketing attraverso una migliore allocazione del budget. Le aziende media identificano quali combinazioni di canali guidano un ROI sostenibile. Le società di servizi finanziari modellano l'impatto a lungo termine del brand della pubblicità separatamente dagli effetti di conversione a breve termine, rivelando perché alcuni canali appaiono sottovalutati nell'analisi tradizionale.

Il risultato è una visione unificata dell'efficacia del marketing che resiste all'audit e passa i test di rigore econometrico, dandoLe fiducia per riallocare i budget con sicurezza.