Pemasaran Sasaran

Pemasaran sasaran yang dikuasakan oleh causal inference mengenal pasti bukan sahaja pelanggan mana yang bertindak balas kepada kempen, tetapi mengapa mereka bertindak balas dan bagaimana mesej berbeza mempengaruhi populasi heterogen. Segmentasi tradisional bergantung pada korelasi; pendekatan kami mendedahkan kesan rawatan kausal merentasi subkumpulan pelanggan.

Kami menggunakanCausal Machine Learninguntuk menyelesaikan cabaran perniagaan yang kompleks.

Kami menggunakan ujian terkawal rawak dan kaedah causal inference pemerhatian untuk mengasingkan impak tambahan sebenar setiap intervensi pemasaran. Ini bermakna anda menghapuskan perbelanjaan sia-sia ke atas pelanggan yang akan menukar juga dan mengenal pasti segmen bernilai tinggi di mana pemasaran anda mempunyai pengaruh kausal yang paling kuat. Menggunakan kaedah seperti causal forests dan Bayesian additive regression trees, kami menganggar [kesan rawatan heterogen](/research#heterogeneous-treatment-effects) yang mendedahkan ciri pelanggan mana yang meramalkan respons kepada mesej dan saluran tertentu.

Organisasi yang menggunakan platform kami dapat mengurangkan kos pemerolehan pelanggan dengan ketara sambil mengekalkan kualiti pemerolehan. Peruncit e-dagang meningkatkan ROI kempen e-mel dengan menyasarkan pelanggan yang paling berkemungkinan bertindak balas kepada cadangan produk tertentu dengan tepat. Syarikat B2B mengoptimumkan pemasaran berasaskan akaun dengan mengenal pasti segmen pembuat keputusan di mana pemesejan mereka mendorong perubahan tingkah laku yang boleh diukur.

Platform ini menyediakan atribusi telus di peringkat pelanggan supaya anda memahami dengan tepat khalayak mana yang mendorong hasil tambahan daripada setiap kempen.