마케팅 및 미디어
마케팅 및 미디어 비즈니스는 어떤 콘텐츠와 캠페인이 참여, 수익, 고객 충성도를 유도하는지 이해함으로써 성공합니다. 인과 머신러닝은 상관관계가 아닌 진정한 영향을 측정하여 증거에 기반한 최적화된 지출 배분과 크리에이티브 전략을 가능하게 합니다.
저희는Causal Machine Learning을 적용하여 마케팅 및 미디어부문의 혁신을 이끕니다.
저희 플랫폼은 합성 대조군 방법, 이중차분법, [인과 포레스트](/research#heterogeneous-treatment-effects)를 통해 캠페인의 진정한 증분 영향을 측정합니다. 이는 캠페인 타이밍과 상관되지만 캠페인 영향을 반영하지 않는 계절적 추세, 기본 참여 패턴, 외부 이벤트를 고려합니다. 콘텐츠 최적화는 인과 분석을 활용하여 실제로 시청자 행동을 변화시키는 메시지 요소, 스토리텔링 접근 방식, 크리에이티브 스타일을 식별합니다—단순히 시선을 끄는 것이 아닙니다. 기여도 모델은 각 터치포인트가 전환에 어떻게 기여하는지 추정하여 마지막 클릭 오류를 넘어, 고객이 초기 터치가 인지도를 만들고 후기 터치가 전환시키는 순서로 메시지를 본다는 사실을 고려합니다.
저희 플랫폼을 사용하는 미디어 기업은 더 나은 예산 배분을 통해 마케팅 ROI의 측정 가능한 개선을 보고, 크리에이티브 팀은 청중에게 공감되는 것에 대한 경험적으로 근거된 가이드라인을 식별하며, 광고 영업 팀은 고객에게 캠페인 효과에 대한 신뢰할 수 있는 증거를 제공합니다. 스트리밍 및 디지털 플랫폼은 시청 시간과 구독 유지를 인과적으로 유도하는 콘텐츠 속성을 식별하여 콘텐츠 추천과 개인화를 최적화합니다. 퍼블리셔는 광고주에게 진정한 증분 도달률과 효과를 입증하여 광고 수익화를 높이고 상품화에 대항하는 가격 책정을 방어합니다.
플랫폼은 광고 서버, 마케팅 자동화 플랫폼, 분석 도구와 통합되어 캠페인 및 참여 데이터에서 직접 작동합니다.
저희방법론
부문 분석
귀사 산업의 고유한 과제와 기회에 대한 깊은 이해.
인과 분석
Double Machine Learning을 사용하여 진정한 인과관계를 식별합니다.
전략적 시뮬레이션
다양한 시나리오를 모델링하여 결정의 영향을 예측합니다.
운영 규모
기존 시스템과 통합되는 프로덕션 준비 모델을 배포합니다.
“숙달이란 무엇이 일어날지 예측하는 것에서 왜 그래야 하는지 이해하는 것으로의 전환입니다.”
업계 선도 기업들의 신뢰
