마케팅 믹스 모델링

마케팅 믹스 모델링(MMM)은 각 채널이 비즈니스 결과에 어떻게 기여하는지 결정하지만, 채널 간 지출이 상관될 때 기존 접근법은 편향을 겪습니다. 저희의 인과적 MMM은 교란과 동시성을 적절히 고려하는 고급 계량경제학 기법을 통해 이를 해결합니다.

저희는Causal Machine Learning을 적용하여 복잡한 비즈니스 과제를 해결합니다.

도구 변수 추정, 이질적 효과를 위한 인과 포레스트, 베이지안 구조 시계열 모델을 포함한 방법을 사용하여 각 채널의 진정한 인과적 영향을 선택 편향에서 분리합니다. 이는 유료 검색, 디스플레이, 소셜, 이메일, 오프라인 채널에서 증분 지출이 실제로 수익과 전환을 어떻게 이끄는지에 대한 편향 없는 추정을 얻는다는 것을 의미합니다. 저희는 과거 지출 결정이 결과에도 영향을 미치는 관찰되지 않은 요인(브랜드 강도, 계절성, 경쟁 강도)과 어떻게 상관되는지 명시적으로 모델링한 다음, 각 마케팅 레버의 진정한 처리 효과를 분리합니다. 저희 방법론은 [선택 후 추론](/research#post-selection-inference)과 [편향 제거된 머신러닝](/research#double-debiased-ml)에 기반합니다.

저희 MMM 솔루션을 배포하는 소비재 기업은 더 나은 예산 배분을 통해 마케팅 효율성을 개선합니다. 미디어 기업은 지속 가능한 ROI를 이끄는 채널 조합을 식별합니다. 금융 서비스 기업은 단기 전환 효과와 별개로 광고의 장기 브랜드 영향을 모델링하여 기존 분석에서 일부 채널이 저평가되어 보이는 이유를 밝힙니다.

결과는 감사를 견디고 계량경제학적 엄격성 테스트를 통과하는 마케팅 효과성의 통합된 뷰로, 자신 있게 예산을 재배분할 수 있는 확신을 줍니다.