Marketing Mix-modellering

Marketing Mix-modellering (MMM) bestemmer hvordan hver kanal bidrar til forretningsresultater, men tradisjonelle tilnærminger lider av skjevhet når forbruk på tvers av kanaler er korrelert. Vår kausale MMM løser dette gjennom avanserte økonometriske teknikker som riktig tar hensyn til konfundering og simultaneitet.

Vi anvenderCausal Machine Learningfor å løse komplekse forretningsutfordringer.

Ved å bruke metoder inkludert instrumentvariabelestimering, kausale skoger for heterogene effekter og bayesianske strukturelle tidsseriemodeller, skiller vi den sanne kausale effekten av hver kanal fra utvelgelsesskjevhet. Dette betyr at du får upartiske estimater av hvordan inkrementelt forbruk i betalt søk, display, sosiale medier, e-post og offline-kanaler faktisk driver inntekt og konverteringer. Vi modellerer eksplisitt hvordan historiske forbruksbeslutninger korrelerer med uobserverbare faktorer (merkestyrke, sesongvariasjoner, konkurranseintensitet) som også påvirker resultater, og isolerer deretter den sanne behandlingseffekten av hver markedsføringshendel. Vår metodikk er forankret i [post-seleksjonsinferens](/research#post-selection-inference) og [debiased machine learning](/research#double-debiased-ml).

Forbrukervareselskaper som implementerer våre MMM-løsninger forbedrer markedsføringseffektivitet gjennom bedre budsjettallokering. Medieselskaper identifiserer hvilke kanalkombinasjoner som driver bærekraftig avkastning. Finansielle tjenesteselskaper modellerer den langsiktige merkevareeffekten av reklame separat fra kortsiktige konverteringseffekter, og avslører hvorfor noen kanaler virker undervurdert i tradisjonell analyse.

Resultatet er en enhetlig visning av markedsføringseffektivitet som tåler revisjon og består økonometriske presisjonestester, noe som gir deg tillit til å omfordele budsjetter trygt.