मार्केटिंग मिक्स मॉडेलिंग

इन्स्ट्रुमेंटल व्हेरिएबल एस्टिमेशन, हेटेरोजेनियस इफेक्ट्ससाठी कॉझल फॉरेस्ट आणि बायेसियन स्ट्रक्चरल टाइम-सीरीज मॉडेल्ससह पद्धती वापरून, आम्ही प्रत्येक चॅनेलचा खरा कारणात्मक प्रभाव निवड पक्षपातापासून (Selection Bias) वेगळा करतो. याचा अर्थ असा की तुम्हाला पेड सर्च, डिस्प्ले, सोशल, ईमेल आणि ऑफलाइन चॅनेल मधील वाढीव खर्च प्रत्यक्षात महसूल आणि परिवर्तनास कसा चालना देतो याचे निष्पक्ष अंदाज मिळतात. ऐतिहासिक खर्चाचे निर्णय न दिसणाऱ्या घटकांशी (ब्रँडची ताकद, हंगामीपणा, स्पर्धात्मक तीव्रता) कसे सहसंबंधित आहेत याचे आम्ही स्पष्टपणे मॉडेलिंग करतो आणि नंतर प्रत्येक मार्केटिंग लीव्हरचा खरा ट्रीटमेंट इफेक्ट वेगळा करतो. आमची कार्यपद्धती [post-selection inference](/research#post-selection-inference) आणि [debiased machine learning](/research#double-debiased-ml) वर आधारित आहे.

आमचे MMM सोल्युशन्स तैनात करणाऱ्या ग्राहक वस्तू कंपन्या चांगल्या बजेट वाटपाद्वारे मार्केटिंग कार्यक्षमता सुधारतात. मीडिया कंपन्या ओळखतात की कोणती चॅनेल कॉम्बिनेशन्स शाश्वत ROI मिळवून देतात. वित्तीय सेवा संस्था जाहिरातींचा दीर्घकालीन ब्रँड प्रभाव अल्पकालीन परिवर्तन प्रभावांपेक्षा वेगळा मोजतात, ज्यामुळे काही चॅनेल पारंपारिक विश्लेषणात कमी लेखली का जातात हे स्पष्ट होते.

परिणाम म्हणजे मार्केटिंग प्रभावीतेचे एक एकीकृत दृश्य जे ऑडिटला टिकते आणि इकॉनोमेट्रिक अचूकतेच्या चाचण्या उत्तीर्ण करते, ज्यामुळे तुम्हाला आत्मविश्वासाने बजेट पुन्हा वाटप करण्याची खात्री मिळते.