Målrettet markedsføring

Målrettet markedsføring drevet by kausal inferens identifiserer ikke bare hvilke kunder som responderer på kampanjer, men hvorfor de responderer og hvordan ulike budskap påvirker heterogene populasjoner. Tradisjonell segmentering baserer seg på korrelasjon; vår tilnærming avdekker kausale behandlingseffekter på tvers av kundeundergrupper.

Vi anvenderCausal Machine Learningfor å løse komplekse forretningsutfordringer.

Vi anvender randomiserte kontrollerte studier og observasjonelle kausale inferensmetoder for å isolere den sanne inkrementelle effekten av hver markedsføringsintervensjon. Dette betyr at du eliminerer bortkastet forbruk på kunder som ville ha konvertert uansett og identifiserer høyverdisegmenter der markedsføringen din har størst kausal innflytelse. Ved å bruke metoder som kausale skoger og bayesianske additive regresjonstrær, estimerer vi [heterogene behandlingseffekter](/research#heterogeneous-treatment-effects) som avslører hvilke kundeegenskaper som predikerer respons på spesifikke budskap og kanaler.

Organisasjoner som bruker vår plattform kan betydelig redusere kundeanskaffelseskostnader samtidig som de opprettholder anskaffelseskvalitet. E-handelsforhandlere forbedrer e-postkampanje-ROI ved å presist målrette kunder som mest sannsynlig vil respondere på spesifikke produktanbefalinger. B2B-selskaper optimaliserer kontobasert markedsføring ved å identifisere beslutningstakersegmenter der budskapene deres driver målbar atferdsendring.

Plattformen gir transparent attribusjon på kundenivå så du forstår nøyaktig hvilke målgrupper som driver inkrementell inntekt fra hver kampanje.