Маркетинг и медиа
Маркетинговый и медиа-бизнес успешен, когда понимает, какой контент и кампании стимулируют вовлечённость, выручку и лояльность клиентов. Каузальное машинное обучение измеряет истинное воздействие, а не корреляцию, обеспечивая оптимизированное распределение расходов и креативную стратегию, основанную на доказательствах.
Мы применяемкаузальное машинное обучениедля стимулирования инноваций в Маркетинг и медиасекторе.
Наша платформа измеряет истинное инкрементальное воздействие кампаний с помощью методов синтетического контроля, разности разностей и [каузальных лесов](/research#heterogeneous-treatment-effects). Это учитывает сезонные тенденции, базовые паттерны вовлечённости и внешние события, которые коррелируют со временем проведения кампании, но не отражают её воздействие. Оптимизация контента использует каузальный анализ для выявления того, какие элементы сообщения, подходы к сторителлингу и креативные стили действительно меняют поведение зрителей, а не просто привлекают внимание. Модели атрибуции выходят за рамки заблуждения последнего клика, оценивая, как каждая точка контакта способствует конверсии, учитывая, что клиенты видят сообщения в последовательностях, где ранние касания создают осведомлённость, которую конвертируют последующие.
Медиакомпании, использующие нашу платформу, видят измеримое улучшение маркетинговой рентабельности благодаря лучшему распределению бюджета. Креативные команды выявляют эмпирически обоснованные рекомендации о том, что резонирует с аудиторией. Команды продаж рекламы предлагают клиентам достоверные доказательства эффективности кампаний. Стриминговые и цифровые платформы оптимизируют рекомендации контента и персонализацию, выявляя, какие атрибуты контента каузально влияют на время просмотра и удержание подписок. Издатели увеличивают монетизацию рекламы, демонстрируя рекламодателям подлинный инкрементальный охват и эффект, защищая ценообразование от коммодитизации.
Платформа интегрируется с рекламными серверами, платформами автоматизации маркетинга и аналитическими инструментами для работы непосредственно с данными кампаний и вовлечённости.
Нашаметодология
Отраслевой анализ
Глубокое понимание уникальных вызовов и возможностей вашей отрасли.
Каузальный анализ
Использование Double Machine Learning для выявления истинных причин-следственных связей.
Стратегическое моделирование
Моделирование различных сценариев для прогнозирования влияния ваших решений.
Операционный масштаб
Развёртывание готовых к производству моделей, интегрирующихся с вашими существующими системами.
Готовы к каузальному воздействию?
Наша команда сочетает передовые исследования с практической реализацией.
Связаться с намиОбучение Causal AI
Освойте фреймворк DoubleML на наших курсах под руководством экспертов.
DoubleML Open Source
Изучите наши пакеты для Python и R на GitHub.
“Мастерство — это переход от предсказания того, что произойдёт, к пониманию того, почему это должно произойти.”
Нам доверяют лидеры отрасли
