Mārketinga kombinācijas modelēšana

Mārketinga kombinācijas modelēšana (MMM) nosaka, kā katrs kanāls veicina biznesa rezultātus, taču tradicionālās pieejas cieš no novirzes, kad izdevumi dažādos kanālos ir korelēti. Mūsu kauzālā MMM to risina ar progresīvām ekonometrijas tehnikām, kas pareizi ņem vērā traucējumus un vienlaicīgumu.

Mēs pielietojamKauzālo mašīnmācīšanoslai risinātu sarežģītas biznesa problēmas.

Izmantojot metodes, tostarp instrumentālo mainīgo novērtēšanu, kauzālos mežus heterogēniem efektiem un Beijesa strukturālos laika rindu modeļus, mēs nošķiram katra kanāla patieso kauzālo ietekmi no atlases novirzes. Tas nozīmē, ka jūs saņemat objektīvus novērtējumus par to, kā papildu izdevumi meklēšanas reklāmā, displeja reklāmā, sociālajos tīklos, e-pastā un bezsaistes kanālos patiesībā virza ieņēmumus un konversijas. Mēs skaidri modelējam, kā vēsturiskie izdevumu lēmumi korelē ar nenovērojamiem faktoriem (zīmola spēks, sezonalitāte, konkurences intensitāte), kas arī ietekmē rezultātus, un pēc tam izolējam katras mārketinga sviras patieso apstrādes efektu. Mūsu metodoloģija balstās uz [pēc atlases secināšanu](/research#post-selection-inference) un [neobjektīvo mašīnmācīšanos](/research#double-debiased-ml).

Patēriņa preču uzņēmumi, kas izvieto mūsu MMM risinājumus, uzlabo mārketinga efektivitāti caur labāku budžeta sadali. Mediju uzņēmumi identificē, kuras kanālu kombinācijas nodrošina ilgtspējīgu ROI. Finanšu pakalpojumu uzņēmumi modelē reklāmas ilgtermiņa zīmola ietekmi atsevišķi no īstermiņa konversijas efektiem, atklājot, kāpēc daži kanāli tradicionālajā analīzē šķiet nenovērtēti.

Rezultāts ir vienots mārketinga efektivitātes skatījums, kas iztur auditu un iztur ekonometriskās stingrības testus, dodot jums pārliecību budžetu pārdalei.