Маркетинг және медиа
Маркетинг және медиа бизнестері қандай мазмұн мен науқандар белсенділікті, кірісті және клиент адалдығын тудыратынын түсіну арқылы табысқа жетеді. Себептік машиналық оқыту корреляцияны емес, шынайы әсерді өлшейді, дәлелдерге негізделген оңтайландырылған шығындар бөлу мен креативті стратегияны қамтамасыз етеді.
Біз қолданамызCausal Machine Learningсаласында инновацияны ынталандыру үшін Маркетинг және медиа.
Біздің платформа синтетикалық бақылау әдістері, айырмашылықтардағы айырмашылық талдауы және [себептік ормандар](/research#heterogeneous-treatment-effects) арқылы науқандардың шынайы қосымша әсерін өлшейді. Бұл науқан уақытымен корреляцияланатын, бірақ науқан әсерін көрсетпейтін маусымдық трендтерді, бастапқы белсенділік үлгілерін және сыртқы оқиғаларды ескереді. Мазмұнды оңтайландыру қай хабарлама элементтері, әңгіме айту тәсілдері мен креативті стильдер көрермен мінез-құлқын шынымен өзгертетінін, тек көздерді тартпайтынын анықтау үшін себептік талдауды пайдаланады. Атрибуция модельдері соңғы шерту қателігінен шығады, әр түйісу нүктесі түрлендіруге қалай үлес қосатынын бағалайды, клиенттер хабарламаларды алғашқы түйісулер хабардарлық тудыратын, кейінгі түйісулер түрлендіретін тізбектерде көретінін ескереді.
Біздің платформаны пайдаланатын медиа компаниялар жақсы бюджет бөлу арқылы маркетинг ROI-де өлшенетін жақсартуды көреді, креативті командалар аудиторияларда не резонанс тудыратыны туралы эмпирикалық негізделген нұсқауларды анықтайды және жарнама сату командалары клиенттерге науқан тиімділігінің сенімді дәлелдерін ұсынады. Стриминг және цифрлық платформалар қандай мазмұн атрибуттары көру уақыты мен жазылуды ұстап қалуды себептік тудыратынын анықтау арқылы мазмұн ұсыну мен жекелендіруді оңтайландырады. Баспагерлер жарнама берушілерге шынайы қосымша қол жеткізу мен әсерді көрсете отырып, жарнама монетизациясын арттырады, баға белгілеуді коммодитизациядан қорғайды.
Платформа жарнама серверлерімен, маркетинг автоматтандыру платформаларымен және аналитика құралдарымен науқан мен белсенділік деректерінде тікелей жұмыс істеу үшін интеграцияланады.
Біздіңәдістемеміз
Секторлық талдау
Сіздің салаңыздың бірегей сын-тегеуріндері мен мүмкіндіктерін терең түсіну.
Себептік талдау
Шынайы себеп-салдар қатынастарын анықтау үшін Double Machine Learning пайдалану.
Стратегиялық модельдеу
Шешімдеріңіздің әсерін болжау үшін әртүрлі сценарийлерді модельдеу.
Операциялық масштаб
Сіздің бар жүйелеріңізбен интеграцияланатын өндіріске дайын модельдерді орналастыру.
Себептік әсерге дайынсыз ба?
Біздің команда озық зерттеулерді практикалық іске асырумен біріктіреді.
Бізбен байланысыңызCausal AI оқытуы
Біздің сарапшы басқаратын курстармен DoubleML фреймворкін меңгеріңіз.
DoubleML ашық бастапқы коды
GitHub-тағы Python және R пакеттерімізді зерттеңіз.
“Шеберлік – бұл не болатынын болжаудан неге солай болуы керектігін түсінуге өту.”
Сала көшбасшылары сенеді
