Modelowanie Marketing Mix

Modelowanie Marketing Mix (MMM) określa, jak każdy kanał przyczynia się do wyników biznesowych, ale tradycyjne podejścia cierpią na obciążenie, gdy wydatki w kanałach są skorelowane. Nasze przyczynowe MMM rozwiązuje ten problem poprzez zaawansowane techniki ekonometryczne, które prawidłowo uwzględniają czynniki zakłócające i równoczesność.

StosujemyCausal Machine Learningdo rozwiązywania złożonych wyzwań biznesowych.

Wykorzystując metody takie jak estymacja zmiennych instrumentalnych, lasy przyczynowe dla heterogenicznych efektów i bayesowskie strukturalne modele szeregów czasowych, oddzielamy prawdziwy przyczynowy wpływ każdego kanału od obciążenia selekcji. Oznacza to, że otrzymują Państwo nieobciążone oszacowania tego, jak inkrementalne wydatki w płatnym wyszukiwaniu, displayu, social media, e-mailu i kanałach offline faktycznie napędzają przychody i konwersje. Wyraźnie modelujemy, jak historyczne decyzje o wydatkach korelują z nieobserwowalnymi (siła marki, sezonowość, intensywność konkurencji), które również wpływają na wyniki, a następnie izolujemy prawdziwy efekt każdej dźwigni marketingowej. Nasza metodologia opiera się na [wnioskowaniu po selekcji](/research#post-selection-inference) i [debiased machine learning](/research#double-debiased-ml).

Firmy produkujące dobra konsumpcyjne wdrażające nasze rozwiązania MMM poprawiają efektywność marketingu poprzez lepszą alokację budżetu. Firmy mediowe identyfikują, które kombinacje kanałów napędzają zrównoważony ROI. Firmy usług finansowych modelują długoterminowy wpływ marki reklamy oddzielnie od krótkoterminowych efektów konwersji, ujawniając, dlaczego niektóre kanały wydają się niedowartościowane w tradycyjnej analizie.

Rezultatem jest zunifikowany obraz skuteczności marketingu, który wytrzymuje audyt i przechodzi testy rygoru ekonometrycznego, dając Państwu pewność do pewnej realokacji budżetów.