Gerichte Marketing

Gerichte marketing aangedreven door causale inferentie identificeert niet alleen welke klanten reageren op campagnes, maar waarom ze reageren en hoe verschillende boodschappen heterogene populaties beïnvloeden. Traditionele segmentatie is gebaseerd op correlatie; onze aanpak onthult causale behandeleffecten over klantsubgroepen.

Wij passenCausal Machine Learningtoe om complexe zakelijke uitdagingen op te lossen.

Wij passen gerandomiseerde gecontroleerde experimenten en observationele causale inferentiemethoden toe om de echte incrementele impact van elke marketinginterventie te isoleren. Dit betekent dat u verspilde uitgaven elimineert aan klanten die sowieso zouden hebben geconverteerd en hoogwaardige segmenten identificeert waar uw marketing de sterkste causale invloed heeft. Met behulp van methoden zoals causal forests en Bayesian additive regression trees schatten wij [heterogene behandeleffecten](/research#heterogeneous-treatment-effects) die onthullen welke klantkenmerken respons op specifieke boodschappen en kanalen voorspellen.

Organisaties die ons platform gebruiken kunnen klantwervingskosten aanzienlijk verlagen terwijl de wervingskwaliteit behouden blijft. E-commerceretailers verbeteren e-mailcampagne-ROI door precies klanten te targeten die het meest waarschijnlijk reageren op specifieke productaanbevelingen. B2B-bedrijven optimaliseren account-based marketing door beslisserssegmenten te identificeren waar hun boodschap meetbare gedragsverandering aandrijft.

Het platform biedt transparante attributie op klantniveau zodat u precies begrijpt welke doelgroepen incrementele omzet genereren uit elke campagne.