Pemodelan Campuran Pemasaran

Pemodelan Campuran Pemasaran (MMM) menentukan bagaimana setiap saluran menyumbang kepada hasil perniagaan, tetapi pendekatan tradisional mengalami bias apabila perbelanjaan merentasi saluran berkorelasi. MMM kausal kami menyelesaikan ini melalui teknik ekonometrik lanjutan yang mengambil kira penganggu dan simultaneiti dengan betul.

Kami menggunakanCausal Machine Learninguntuk menyelesaikan cabaran perniagaan yang kompleks.

Menggunakan kaedah termasuk anggaran pemboleh ubah instrumental, causal forests untuk kesan heterogen, dan model siri masa struktur Bayesian, kami memisahkan impak kausal sebenar setiap saluran daripada bias pemilihan. Ini bermakna anda mendapat anggaran tidak berat sebelah tentang bagaimana perbelanjaan tambahan dalam carian berbayar, paparan, sosial, e-mel, dan saluran luar talian sebenarnya mendorong hasil dan penukaran. Kami memodelkan secara eksplisit bagaimana keputusan perbelanjaan sejarah berkorelasi dengan pemboleh ubah tidak dapat diperhatikan (kekuatan jenama, musim, intensiti kompetitif) yang juga mempengaruhi hasil, kemudian mengasingkan kesan rawatan sebenar setiap tuas pemasaran. Metodologi kami berasaskan [inferens pasca pemilihan](/research#post-selection-inference) dan [debiased machine learning](/research#double-debiased-ml).

Syarikat barangan pengguna yang menggunakan penyelesaian MMM kami meningkatkan kecekapan pemasaran melalui peruntukan bajet yang lebih baik. Syarikat media mengenal pasti kombinasi saluran mana yang mendorong ROI yang mampan. Firma perkhidmatan kewangan memodelkan impak jenama jangka panjang pengiklanan secara berasingan daripada kesan penukaran jangka pendek, mendedahkan mengapa sesetengah saluran kelihatan kurang dinilai dalam analisis tradisional.

Hasilnya adalah pandangan bersepadu tentang keberkesanan pemasaran yang bertahan audit dan lulus ujian ketegasan ekonometrik, memberi anda keyakinan untuk mengagihkan semula bajet dengan yakin.