Marketing Direcionado

O marketing direcionado potencializado por inferência causal identifica não apenas quais clientes respondem a campanhas, mas por que respondem e como diferentes mensagens afetam populações heterogêneas. A segmentação tradicional depende de correlação; nossa abordagem descobre efeitos causais de tratamento em subgrupos de clientes.

AplicamosMachine Learning Causalpara resolver desafios complexos de negócios.

Aplicamos ensaios controlados randomizados e métodos de inferência causal observacional para isolar o verdadeiro impacto incremental de cada intervenção de marketing. Isso significa que você elimina gastos desperdiçados com clientes que teriam convertido de qualquer forma e identifica segmentos de alto valor onde seu marketing tem a maior influência causal. Usando métodos como florestas causais e árvores de regressão aditivas bayesianas, estimamos [efeitos heterogêneos de tratamento](/research#heterogeneous-treatment-effects) que revelam quais características de clientes preveem resposta a mensagens e canais específicos.

Organizações que usam nossa plataforma podem reduzir significativamente os custos de aquisição de clientes mantendo a qualidade de aquisição. Varejistas de e-commerce melhoram o ROI de campanhas de e-mail direcionando precisamente clientes com maior probabilidade de responder a recomendações específicas de produtos. Empresas B2B otimizam marketing baseado em contas identificando segmentos de tomadores de decisão onde suas mensagens geram mudanças de comportamento mensuráveis.

A plataforma fornece atribuição transparente no nível do cliente para que você entenda exatamente quais públicos geram receita incremental de cada campanha.