Markedsføring og media

Markedsførings- og mediebedrifter lykkes ved å forstå hvilket innhold og hvilke kampanjer som driver engasjement, inntekt og kundelojalitet. Kausal maskinlæring måler ekte effekt i stedet for korrelasjon, noe som muliggjør optimalisert forbruksallokering og kreativ strategi forankret i bevis.

Vi anvenderCausal Machine Learningfor å drive innovasjon i Markedsføring og media-sektoren.

Vår plattform måler den sanne inkrementelle effekten av kampanjer gjennom syntetiske kontrollmetoder, differanse-i-differanser-analyse og [kausale skoger](/research#heterogeneous-treatment-effects). Dette tar hensyn til sesongtrender, baseline engasjementsmønstre og eksterne hendelser som korrelerer med kampanjetiming men ikke reflekterer kampanjeeffekt. Innholdsoptimalisering utnytter kausal analyse for å identifisere hvilke budskapselementer, historiefortellingstilnærminger og kreative stiler som faktisk endrer seeratferd, ikke bare tiltrekker øyne. Attribusjonsmodeller går utover siste-klikk-feilen ved å estimere hvordan hvert berøringspunkt bidrar til konvertering, med hensyn til at kunder ser meldinger i sekvenser der tidlige berøringer skaper bevissthet som senere berøringer konverterer.

Medieselskaper som bruker vår plattform ser målbar forbedring i markedsførings-ROI gjennom bedre budsjettallokering, kreative team identifiserer empirisk forankrede retningslinjer for hva som resonerer med publikum, og annonsesalgsteam tilbyr kunder troverdig bevis på kampanjeeffektivitet. Strømme- og digitale plattformer optimaliserer innholdsanbefaling og personalisering ved å identifisere hvilke innholdsattributter som kausalt driver visningstid og abonnementsbevaring. Utgivere øker annonsemonetisering ved å demonstrere ekte inkrementell rekkevidde og effekt til annonsører, og forsvarer prising mot kommoditisering.

Plattformen integreres med annonseservere, markedsføringsautomatiseringsplattformer og analyseverktøy for å operere direkte på kampanje- og engasjementsdata.