Modelagem de Mix de Marketing

A Modelagem de Mix de Marketing (MMM) determina como cada canal contribui para resultados de negócios, mas abordagens tradicionais sofrem de viés quando os gastos entre canais estão correlacionados. Nosso MMM causal resolve isso através de técnicas econométricas avançadas que consideram adequadamente confusão e simultaneidade.

AplicamosMachine Learning Causalpara resolver desafios complexos de negócios.

Usando métodos que incluem estimação de variáveis instrumentais, florestas causais para efeitos heterogêneos e modelos bayesianos de séries temporais estruturais, separamos o verdadeiro impacto causal de cada canal do viés de seleção. Isso significa que você obtém estimativas imparciais de como gastos incrementais em busca paga, display, social, e-mail e canais offline realmente impulsionam receita e conversões. Modelamos explicitamente como decisões históricas de gastos se correlacionam com fatores não observáveis (força da marca, sazonalidade, intensidade competitiva) que também afetam resultados, e então isolamos o verdadeiro efeito de tratamento de cada alavanca de marketing. Nossa metodologia é fundamentada em [inferência pós-seleção](/research#post-selection-inference) e [machine learning debiased](/research#double-debiased-ml).

Empresas de bens de consumo que implantam nossas soluções de MMM melhoram a eficiência de marketing através de melhor alocação de orçamento. Empresas de mídia identificam quais combinações de canais geram ROI sustentável. Empresas de serviços financeiros modelam o impacto de marca de longo prazo da publicidade separadamente dos efeitos de conversão de curto prazo, revelando por que alguns canais parecem subvalorizados em análises tradicionais.

O resultado é uma visão unificada da eficácia de marketing que resiste a auditorias e passa em testes de rigor econométrico, dando-lhe confiança para realocar orçamentos com segurança.