Marketing Mix Modellering

Marketing Mix Modellering (MMM) bepaalt hoe elk kanaal bijdraagt aan bedrijfsresultaten, maar traditionele benaderingen hebben last van bias wanneer uitgaven over kanalen gecorreleerd zijn. Onze causale MMM lost dit op door geavanceerde econometrische technieken die correct rekening houden met confounding en simultaniteit.

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

Met methoden waaronder instrumentele variabele-schatting, causal forests voor heterogene effecten en Bayesian structural time-series modellen scheiden wij de echte causale impact van elk kanaal van selectiebias. Dit betekent dat u onvertekende schattingen krijgt van hoe incrementele uitgaven in paid search, display, social, e-mail en offline kanalen daadwerkelijk omzet en conversies aandrijven. Wij modelleren expliciet hoe historische uitgavenbeslissingen correleren met niet-observeerbare factoren (merksterkte, seizoensgebondenheid, concurrentie-intensiteit) die ook uitkomsten beïnvloeden, en isoleren vervolgens het echte behandeleffect van elke marketinghefboom. Onze methodologie is gebaseerd op [post-selectie inferentie](/research#post-selection-inference) en [debiased machine learning](/research#double-debiased-ml).

Consumentengoedbedrijven die onze MMM-oplossingen implementeren verbeteren marketingefficiëntie door betere budgetallocatie. Mediabedrijven identificeren welke kanaalcombinaties duurzame ROI genereren. Financiële dienstverleners modelleren de lange-termijn merkimpact van adverteren los van korte-termijn conversie-effecten, waardoor wordt onthuld waarom sommige kanalen ondergewaardeerd lijken in traditionele analyse.

Het resultaat is een uniforme kijk op marketingeffectiviteit die audit doorstaat en econometrische rigourtests doorstaat, waardoor u budgetten met vertrouwen kunt heralloceren.