Моделирование маркетинг-микса

Моделирование маркетинг-микса (MMM) определяет, как каждый канал влияет на бизнес-результаты, но традиционные подходы страдают от смещения, когда расходы по каналам коррелированы. Наш каузальный MMM решает эту проблему с помощью передовых эконометрических методов, которые правильно учитывают искажающие факторы и одновременность.

Мы применяемкаузальное машинное обучениедля решения сложных бизнес-задач.

Используя методы, включая оценку инструментальных переменных, каузальные леса для гетерогенных эффектов и байесовские структурные модели временных рядов, мы отделяем истинное каузальное воздействие каждого канала от смещения отбора. Это означает, что вы получаете несмещённые оценки того, как инкрементальные расходы на платный поиск, дисплейную рекламу, социальные сети, email и офлайн-каналы действительно влияют на выручку и конверсии. Мы явно моделируем, как исторические решения о расходах коррелируют с ненаблюдаемыми факторами (сила бренда, сезонность, конкурентная интенсивность), которые также влияют на результаты, а затем выделяем истинный эффект воздействия каждого маркетингового рычага. Наша методология основана на [выводе после отбора](/research#post-selection-inference) и [несмещённом машинном обучении](/research#double-debiased-ml).

Компании потребительских товаров, внедряющие наши MMM-решения, повышают эффективность маркетинга через лучшее распределение бюджета. Медиакомпании определяют, какие комбинации каналов обеспечивают устойчивую рентабельность. Компании финансовых услуг моделируют долгосрочное влияние рекламы на бренд отдельно от краткосрочных эффектов конверсии, выявляя, почему некоторые каналы кажутся недооценёнными в традиционном анализе.

Результатом является единое представление об эффективности маркетинга, которое выдерживает аудит и проходит тесты на эконометрическую строгость, давая вам уверенность для перераспределения бюджетов.