Marketing Mirato

Il marketing mirato alimentato dall'inferenza causale identifica non solo quali clienti rispondono alle campagne, ma perché rispondono e come messaggi diversi influenzano popolazioni eterogenee. La segmentazione tradizionale si basa sulla correlazione; il nostro approccio scopre effetti causali del trattamento tra sottogruppi di clienti.

Applichiamo ilCausal Machine Learningper risolvere sfide aziendali complesse.

Applichiamo trial controllati randomizzati e metodi di inferenza causale osservazionale per isolare il vero impatto incrementale di ogni intervento di marketing. Questo significa eliminare la spesa sprecata su clienti che avrebbero convertito comunque e identificare segmenti ad alto valore dove il Suo marketing ha l'influenza causale più forte. Utilizzando metodi come le causal forest e i Bayesian additive regression trees, stimiamo [effetti eterogenei del trattamento](/research#heterogeneous-treatment-effects) che rivelano quali caratteristiche del cliente predicono la risposta a messaggi e canali specifici.

Le organizzazioni che utilizzano la nostra piattaforma possono ridurre significativamente i costi di acquisizione clienti mantenendo la qualità dell'acquisizione. I retailer e-commerce migliorano il ROI delle campagne email mirando con precisione ai clienti più propensi a rispondere a specifiche raccomandazioni di prodotto. Le aziende B2B ottimizzano il marketing account-based identificando i segmenti di decision-maker dove i loro messaggi guidano un cambiamento comportamentale misurabile.

La piattaforma fornisce un'attribuzione trasparente a livello cliente così Lei comprende esattamente quali audience generano ricavi incrementali da ogni campagna.