Таргетированный маркетинг

Таргетированный маркетинг на основе каузального вывода выявляет не только то, какие клиенты реагируют на кампании, но и почему они реагируют и как разные сообщения влияют на гетерогенные группы населения. Традиционная сегментация основана на корреляции; наш подход раскрывает каузальные эффекты воздействия в различных подгруппах клиентов.

Мы применяемкаузальное машинное обучениедля решения сложных бизнес-задач.

Мы применяем рандомизированные контролируемые испытания и методы каузального вывода из наблюдений для выделения истинного инкрементального воздействия каждого маркетингового вмешательства. Это означает, что вы устраняете напрасные расходы на клиентов, которые совершили бы покупку в любом случае, и выявляете высокоценные сегменты, где ваш маркетинг оказывает наибольшее каузальное влияние. Используя такие методы, как каузальные леса и байесовские аддитивные регрессионные деревья, мы оцениваем [гетерогенные эффекты воздействия](/research#heterogeneous-treatment-effects), которые показывают, какие характеристики клиентов предсказывают отклик на конкретные сообщения и каналы.

Организации, использующие нашу платформу, могут значительно снизить стоимость привлечения клиентов, сохраняя качество привлечения. Розничные онлайн-магазины повышают рентабельность email-кампаний, точно нацеливаясь на клиентов, наиболее склонных реагировать на конкретные рекомендации продуктов. B2B-компании оптимизируют маркетинг, ориентированный на клиентов, выявляя сегменты лиц, принимающих решения, где их сообщения вызывают измеримое изменение поведения.

Платформа обеспечивает прозрачную атрибуцию на уровне клиента, чтобы вы точно понимали, какие аудитории приносят инкрементальный доход от каждой кампании.