타겟 마케팅

인과 추론으로 구동되는 타겟 마케팅은 어떤 고객이 캠페인에 반응하는지뿐만 아니라 왜 반응하는지, 그리고 다른 메시지가 이질적인 집단에 어떻게 영향을 미치는지 식별합니다. 기존 세분화는 상관관계에 의존하지만, 저희의 접근법은 고객 하위 그룹 전반에 걸쳐 인과적 처리 효과를 발견합니다.

저희는Causal Machine Learning을 적용하여 복잡한 비즈니스 과제를 해결합니다.

저희는 무작위 대조 시험과 관찰적 인과 추론 방법을 적용하여 각 마케팅 개입의 진정한 증분 영향을 분리합니다. 이는 어차피 전환했을 고객에 대한 낭비되는 지출을 제거하고 마케팅이 가장 강력한 인과적 영향을 미치는 고가치 세그먼트를 식별한다는 것을 의미합니다. 인과 포레스트와 베이지안 가법 회귀 트리와 같은 방법을 사용하여 특정 메시지와 채널에 대한 반응을 예측하는 고객 특성을 밝히는 [이질적 처리 효과](/research#heterogeneous-treatment-effects)를 추정합니다.

저희 플랫폼을 사용하는 조직은 획득 품질을 유지하면서 고객 획득 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 이커머스 소매업체는 특정 제품 추천에 반응할 가능성이 가장 높은 고객을 정밀하게 타겟팅하여 이메일 캠페인 ROI를 개선합니다. B2B 기업은 메시지가 측정 가능한 행동 변화를 유도하는 의사결정자 세그먼트를 식별하여 계정 기반 마케팅을 최적화합니다.

플랫폼은 고객 수준에서 투명한 기여도를 제공하여 각 캠페인에서 어떤 청중이 증분 수익을 유도하는지 정확히 이해할 수 있습니다.