Modelarea Mix-ului de Marketing

Folosind metode care includ estimarea variabilelor instrumentale, paduri cauzale pentru efecte eterogene si modele bayesiene de serii temporale structurale, separam adevaratul impact cauzal al fiecarui canal de bias-ul de selectie. Aceasta inseamna ca obtineti estimari impartiale ale modului in care cheltuielile incrementale in cautare platita, display, social, email si canale offline conduc efectiv veniturile si conversiile. Modelam explicit cum deciziile istorice de cheltuire se coreleaza cu variabile neobservabile (puterea brandului, sezonalitatea, intensitatea competitiva) care afecteaza de asemenea rezultatele, apoi izolam adevaratul efect de tratament al fiecarei parghii de marketing. Metodologia noastra este fundamentata in [inferenta post-selectie](/research#post-selection-inference) si [machine learning debiased](/research#double-debiased-ml).

Companiile de bunuri de consum care implementeaza solutiile noastre MMM imbunatatesc eficienta marketingului prin alocarea mai buna a bugetului. Companiile media identifica ce combinatii de canale genereaza ROI durabil. Firmele de servicii financiare modeleaza impactul de brand pe termen lung al publicitatii separat de efectele de conversie pe termen scurt, dezvaluind de ce unele canale par subevaluate in analizele traditionale.

Rezultatul este o viziune unificata a eficacitatii marketingului care rezista auditului si trece testele de rigoare econometrica, oferindu-va increderea de a realoca bugetele cu siguranta.