Мақсатты маркетинг

Себептік қорытындылаумен қуатталған мақсатты маркетинг науқандарға қай клиенттер жауап беретінін ғана емес, сонымен қатар олар неге жауап беретінін және әртүрлі хабарламалар гетерогенді популяцияларға қалай әсер ететінін анықтайды. Дәстүрлі сегменттеу корреляцияға сүйенеді; біздің тәсіл клиенттер ішкі топтары бойынша себептік емдеу әсерлерін ашады.

Біз қолданамызCausal Machine Learningкүрделі бизнес мәселелерін шешу үшін.

Біз әр маркетингтік араласудың шынайы қосымша әсерін оқшаулау үшін рандомизацияланған бақылауды сынақтар мен бақылау себептік қорытындылау әдістерін қолданамыз. Бұл бәрібір түрлендіретін клиенттерге босқа жұмсалған шығындарды жоятыныңызды және маркетингіңіз ең күшті себептік ықпалы бар жоғары құнды сегменттерді анықтайтыныңызды білдіреді. Себептік ормандар және Байес қосымша регрессиялық ағаштары сияқты әдістерді қолдана отырып, біз қай клиент сипаттамалары нақты хабарламалар мен арналарға жауап беруді болжайтынын ашатын [гетерогенді емдеу әсерлерін](/research#heterogeneous-treatment-effects) бағалаймыз.

Біздің платформаны пайдаланатын ұйымдар сатып алу сапасын сақтай отырып, клиенттерді тарту шығындарын айтарлықтай азайта алады. Электрондық коммерция бөлшек саудагерлері нақты өнім ұсыныстарына жауап беру ықтималдығы жоғары клиенттерге нақты бағыттау арқылы электрондық пошта науқандарының ROI-ін жақсартады. B2B компаниялар олардың хабарламалары өлшенетін мінез-құлық өзгерістерін тудыратын шешім қабылдаушы сегменттерді анықтау арқылы аккаунтқа негізделген маркетингті оңтайландырады.

Платформа клиент деңгейінде мөлдір атрибуцияны қамтамасыз етеді, сондықтан сіз әр науқаннан қай аудиториялар қосымша кіріс тудыратынын нақты түсінесіз.