Mārketings un mediji

Mārketinga un mediju uzņēmumi gūst panākumus, saprotot, kāds saturs un kampaņas virza iesaisti, ieņēmumus un klientu lojalitāti. Kauzālā mašīnmācīšanās mēra patieso ietekmi, nevis korelāciju, ļaujot optimizētu izdevumu sadali un radošo stratēģiju, kas balstīta uz pierādījumiem.

Mēs pielietojamKauzālo mašīnmācīšanoslai veicinātu inovācijas Mārketings un medijinozarē.

Mūsu platforma mēra kampaņu patieso papildu ietekmi caur sintētiskās kontroles metodēm, atšķirību atšķirībās analīzi un [kauzālajiem mežiem](/research#heterogeneous-treatment-effects). Tas ņem vērā sezonālās tendences, bāzes iesaistes modeļus un ārējos notikumus, kas korelē ar kampaņas laiku, bet neatspoguļo kampaņas ietekmi. Satura optimizācija izmanto kauzālo analīzi, lai identificētu, kuri ziņojumu elementi, stāstīšanas pieejas un radošie stili patiešām maina skatītāja uzvedību, ne tikai piesaista uzmanību. Attiecinājuma modeļi pārsniedz pēdējā klikšķa maldīšanos, novērtējot, kā katrs saskarsmes punkts veicina konversiju, ņemot vērā, ka klienti redz ziņojumus secībās, kur agrīnie saskarsmes punkti rada apzināšanos, ko vēlākie saskarsmes punkti konvertē.

Mediju uzņēmumi, kas izmanto mūsu platformu, redz izmērāmu mārketinga ROI uzlabojumu caur labāku budžeta sadali, radošās komandas identificē empīriski pamatotas vadlīnijas par to, kas rezonē ar auditorijām, un reklāmas pārdošanas komandas piedāvā klientiem ticamus kampaņas efektivitātes pierādījumus. Straumēšanas un digitālās platformas optimizē satura ieteikumus un personalizāciju, identificējot, kuri satura atribūti kauzāli virza skatīšanās laiku un abonementa noturēšanu. Izdevēji palielina reklāmas monetizāciju, demonstrējot patiesu papildu sasniedzamību un efektu reklāmdevējiem, aizstāvot cenas pret komoditizāciju.

Platforma integrējas ar reklāmas serveriem, mārketinga automatizācijas platformām un analītikas rīkiem, lai strādātu tieši ar kampaņu un iesaistes datiem.