Marketing & Media

Ons platform meet de echte incrementele impact van campagnes door synthetische controlemethoden, difference-in-differences analyse en [causal forests](/research#heterogeneous-treatment-effects). Dit houdt rekening met seizoenstrends, baseline engagementpatronen en externe gebeurtenissen die correleren met campagnetiming maar geen campagne-impact weerspiegelen. Content-optimalisatie benut causale analyse om te identificeren welke boodschapelementen, vertelbenaderingen en creatieve stijlen daadwerkelijk kijkersgedrag veranderen, niet alleen aandacht trekken. Attributiemodellen gaan verder dan de last-click drogreden door te schatten hoe elk touchpoint bijdraagt aan conversie, rekening houdend met het feit dat klanten boodschappen in sequenties zien waar vroege touches bewustzijn creëren dat latere touches converteren.

Mediabedrijven die ons platform gebruiken zien meetbare verbetering in marketing-ROI door betere budgetallocatie, creatieve teams identificeren empirisch onderbouwde richtlijnen over wat resoneert met doelgroepen, en advertentieverkoopteams bieden klanten geloofwaardig bewijs van campagne-effectiviteit. Streaming- en digitale platforms optimaliseren contentaanbeveling en personalisatie door te identificeren welke contentattributen causaal kijktijd en abonnementsbehoud aandrijven. Uitgevers verhogen advertentie-monetisatie door echte incrementele bereik en effect aan adverteerders aan te tonen, en prijsstelling te verdedigen tegen commoditisatie.

Het platform integreert met ad servers, marketing automation platforms en analytics tools om direct op campagne- en engagementdata te opereren.