Rinkodaros derinio modeliavimas

Rinkodaros derinio modeliavimas (MMM) nustato, kaip kiekvienas kanalas prisideda prie verslo rezultatų, bet tradiciniai metodai kenčia nuo šališkumo, kai išlaidos kanaluose koreliuoja. Mūsų priežastinis MMM tai sprendžia per pažangias ekonometrines technikas, kurios tinkamai atsižvelgia į klaidinančius veiksnius ir vienalaikiškumą.

Taikomepriežastinį mašininį mokymąsisudėtingų verslo iššūkių sprendimui.

Naudodami metodus, įskaitant instrumentinių kintamųjų įvertinimą, priežastinius miškus heterogeniniams poveikiams ir Bajeso struktūrinius laiko eilučių modelius, atskiriame tikrą priežastinį kiekvieno kanalo poveikį nuo pasirinkimo šališkumo. Tai reiškia, kad gaunate nešališkus įverčius, kaip inkrementinės išlaidos mokamoje paieškoje, rodomuosiuose skelbimuose, socialiniuose tinkluose, el. pašte ir tradiciniuose kanaluose iš tikrųjų skatina pajamas ir konversijas. Mes aiškiai modeliuojame, kaip istoriniai išlaidų sprendimai koreliuoja su nestebimais veiksniais (prekės ženklo stiprumas, sezoniškumas, konkurencijos intensyvumas), kurie taip pat veikia rezultatus, ir tada izoliuojame tikrą kiekvieno rinkodaros sverto poveikį. Mūsų metodologija pagrįsta [po-pasirinkimo išvada](/research#post-selection-inference) ir [nešališku mašininiu mokymusi](/research#double-debiased-ml).

Plataus vartojimo prekių įmonės, diegiančios mūsų MMM sprendimus, pagerina rinkodaros efektyvumą per geresnį biudžeto paskirstymą. Medijų įmonės nustato, kurios kanalų kombinacijos sukuria tvarų ROI. Finansinių paslaugų įmonės modeliuoja ilgalaikį reklamos prekės ženklo poveikį atskirai nuo trumpalaikių konversijos efektų, atskleisdamos, kodėl kai kurie kanalai tradicinėje analizėje atrodo neįvertinti.

Rezultatas – suvienodinta rinkodaros efektyvumo vizija, kuri atlaiko auditą ir praeina ekonometrinio griežtumo testus, suteikdama pasitikėjimą perpaskirstyti biudžetus.