マーケティング・メディア
マーケティングおよびメディア企業は、どのコンテンツとキャンペーンがエンゲージメント、収益、顧客ロイヤルティを促進するかを理解することで成功します。因果機械学習は、相関ではなく真のインパクトを測定し、エビデンスに基づいた最適化された支出配分とクリエイティブ戦略を可能にします。
当社は因果機械学習を活用して マーケティング・メディアセクターのイノベーションを推進します。
当社のプラットフォームは、合成コントロール法、差分の差分分析、[因果フォレスト](/research#heterogeneous-treatment-effects)を通じて、キャンペーンの真の増分インパクトを測定します。これにより、キャンペーンのタイミングと相関するが、キャンペーンのインパクトを反映しない季節的なトレンド、ベースラインのエンゲージメントパターン、外部イベントが考慮されます。コンテンツ最適化は因果分析を活用して、単に視聴者を集めるだけでなく、実際に視聴者の行動を変えるメッセージ要素、ストーリーテリングアプローチ、クリエイティブスタイルを特定します。帰属モデルは、各タッチポイントがコンバージョンにどのように貢献するかを推定することでラストクリックの誤謬を超え、顧客が初期のタッチが後のタッチがコンバージョンする認知を作成するシーケンスでメッセージを見るという事実を考慮します。
当社のプラットフォームを使用するメディア企業は、より良い予算配分を通じてマーケティングROIの測定可能な改善を実現し、クリエイティブチームはオーディエンスに響くものについて経験的に基づいたガイドラインを特定し、広告販売チームはクライアントに信頼性のあるキャンペーン効果のエビデンスを提供します。ストリーミングおよびデジタルプラットフォームは、視聴時間とサブスクリプション維持を因果的に促進するコンテンツ属性を特定することで、コンテンツ推奨とパーソナライゼーションを最適化します。パブリッシャーは、真の増分リーチと効果を広告主に実証することで広告収益化を増加させ、コモディティ化に対する価格を守ります。
プラットフォームは、アドサーバー、マーケティングオートメーションプラットフォーム、分析ツールと統合して、キャンペーンとエンゲージメントデータで直接動作します。
当社の方法論
セクター分析
業界固有の課題と機会に対する深い理解。
因果分析
Double Machine Learningを使用して真の因果関係を特定します。
戦略シミュレーション
異なるシナリオをモデル化し、意思決定のインパクトを予測します。
運用スケール
既存システムと統合する本番対応モデルを展開します。
“習熟とは、何が起こるかの予測から、なぜそうなるかの理解への移行である。”
業界リーダーからの信頼
