Маркетинг миксін модельдеу

Маркетинг миксін модельдеу (MMM) әр арна бизнес нәтижелеріне қалай үлес қосатынын анықтайды, бірақ дәстүрлі тәсілдер арналар бойынша шығындар корреляцияланған кезде біас қателіктен зардап шегеді. Біздің себептік MMM шатастыру мен бір мезгілділікті дұрыс ескеретін жетілдірілген эконометриялық әдістер арқылы мұны шешеді.

Біз қолданамызCausal Machine Learningкүрделі бизнес мәселелерін шешу үшін.

Инструменттік айнымалы бағалау, гетерогенді әсерлер үшін себептік ормандар және Байес құрылымдық уақыт қатарлары модельдерін қамтитын әдістерді қолдана отырып, біз әр арнаның шынайы себептік әсерін таңдау біасынан бөлеміз. Бұл ақылы іздеу, дисплей, әлеуметтік желілер, электрондық пошта және офлайн арналарындағы қосымша шығындар кіріс пен түрлендірулерді шынымен қалай тудыратыны туралы біассыз бағалау алатыныңызды білдіреді. Біз тарихи шығындар шешімдерінің нәтижелерге де әсер ететін бақыланбайтындармен (бренд күші, маусымдылық, бәсекелестік қарқындылығы) қалай корреляцияланатынын айқын модельдейміз, содан кейін әр маркетинг иінінің шынайы емдеу әсерін оқшаулаймыз. Біздің әдістеме [таңдаудан кейінгі қорытындылау](/research#post-selection-inference) және [debiased machine learning](/research#double-debiased-ml) негізінде.

Біздің MMM шешімдерін енгізетін тұтыну тауарлары компаниялары бюджетті жақсы бөлу арқылы маркетинг тиімділігін арттырады. Медиа компаниялар тұрақты ROI тудыратын арна комбинацияларын анықтайды. Қаржылық қызметтер фирмалары жарнаманың ұзақ мерзімді бренд әсерін қысқа мерзімді түрлендіру әсерлерінен бөлек модельдейді, дәстүрлі талдауда кейбір арналар неге төмен бағаланғанын ашады.

Нәтиже – аудиттен өтетін және эконометриялық қатаңдық тесттерінен өтетін маркетинг тиімділігінің бірыңғай көрінісі, сізге бюджеттерді сенімді түрде қайта бөлуге сенімділік береді.