लक्ष्यित मार्केटिंग

कारणात्मक अनुमानाद्वारे समर्थित लक्ष्यित मार्केटिंग केवळ कोणते ग्राहक मोहिमांना प्रतिसाद देतात हेच ओळखत नाही, तर ते का प्रतिसाद देतात आणि विविध संदेश हेटेरोजेनियस लोकसंख्येवर कसा परिणाम करतात हे देखील ओळखते. पारंपारिक विभागणी सहसंबंधावर अवलंबून असते; आमचा दृष्टिकोन ग्राहक उपसमूहांमधील कारणात्मक उपचार प्रभाव (Causal Treatment Effects) उघड करतो.

आम्हीCausal Machine Learningवापरून जटिल व्यावसायिक आव्हाने सोडवतो.

आम्ही प्रत्येक मार्केटिंग हस्तक्षेपाचा खरा वाढीव प्रभाव वेगळा करण्यासाठी यादृच्छिक नियंत्रित चाचण्या आणि निरीक्षणात्मक कारणात्मक अनुमान पद्धती लागू करतो. याचा अर्थ असा की तुम्ही अशा ग्राहकांवरील खर्च टाळता जे तरीही खरेदी करणार होते आणि अशा उच्च-मूल्य विभागांना ओळखता जिथे तुमच्या मार्केटिंगचा सर्वात मजबूत कारणात्मक प्रभाव आहे. कॉझल फॉरेस्ट आणि बायेसियन अॅडिटिव्ह रिग्रेशन ट्री यांसारख्या पद्धती वापरून, आम्ही [heterogeneous treatment effects](/research#heterogeneous-treatment-effects) चा अंदाज लावतो जे हे उघड करतात की कोणत्या ग्राहकांची वैशिष्ट्ये विशिष्ट संदेश आणि चॅनेलना प्रतिसाद देतात.

आमचा प्लॅटफॉर्म वापरणाऱ्या संस्था संपादनाची गुणवत्ता राखून ग्राहक संपादन खर्च लक्षणीयरीत्या कमी करू शकतात. ई-कॉमर्स विक्रेते विशिष्ट उत्पादन शिफारसींना प्रतिसाद देण्याची शक्यता असलेल्या ग्राहकांना अचूकपणे लक्ष्य करून ईमेल मोहीम ROI सुधारतात. B2B कंपन्या निर्णय घेणारे विभाग ओळखून खाते-आधारित मार्केटिंग ऑप्टिमाइझ करतात जिथे त्यांच्या मेसेजिंगमुळे मोजता येण्याजोगा वर्तन बदल होतो.

प्लॅटफॉर्म ग्राहक स्तरावर पारदर्शक एट्रिब्युशन प्रदान करतो जेणेकरून तुम्हाला नक्की समजेल की कोणते प्रेक्षक प्रत्येक मोहिमेतून वाढीव महसूल मिळवून देतात.