සන්තක අලෙවිකරණ ආකෘතිකරණය

උපකරණ විචල්‍ය ඇස්තමේන්තුව, විෂමජාතීය බලපෑම් සඳහා causal forests සහ Bayesian structural time-series models ඇතුළු ක්‍රම භාවිතා කරමින්, අපි එක් එක් නාලිකාවේ සැබෑ හේතුඵල බලපෑම තේරීමේ පක්ෂග්‍රාහීත්වයෙන් වෙන් කරමු. මෙයින් අදහස් කරන්නේ ගෙවන සෙවුම්, ප්‍රදර්ශන, සමාජ මාධ්‍ය, විද්‍යුත් තැපෑල සහ නොබැඳි නාලිකාවල අතිරේක වියදම් සැබවින්ම ආදායම සහ පරිවර්තනයන් මෙහෙයවන ආකාරය පිළිබඳ පක්ෂපාතී නොවන ඇස්තමේන්තු ඔබට ලැබෙන බවයි. ඓතිහාසික වියදම් තීරණ ප්‍රතිඵලවලට ද බලපාන නිරීක්ෂණය කළ නොහැකි සාධක (බ්‍රෑන්ඩ් ශක්තිය, සෘතුමයභාවය, තරඟකාරී තීව්‍රතාවය) සමඟ සහසම්බන්ධ වන ආකාරය අපි පැහැදිලිව ආකෘතිගත කර, පසුව එක් එක් අලෙවිකරණ ලීවරයේ සැබෑ ප්‍රතිකාර බලපෑම හුදකලා කරමු. අපගේ ක්‍රමවේදය [තේරීමෙන් පසු අනුමානය](/research#post-selection-inference) සහ [debiased machine learning](/research#double-debiased-ml) මත පදනම් වේ.

අපගේ MMM විසඳුම් ක්‍රියාත්මක කරන පාරිභෝගික භාණ්ඩ සමාගම් වඩා හොඳ අයවැය වෙන් කිරීමක් හරහා අලෙවිකරණ කාර්යක්ෂමතාව වැඩි දියුණු කරයි. මාධ්‍ය සමාගම් තිරසාර ROI එකක් ලබා දෙන නාලිකා සංයෝජන මොනවාදැයි හඳුනා ගනී. මූල්‍ය සේවා ආයතන කෙටි කාලීන පරිවර්තන බලපෑම්වලින් බැහැරව වෙළඳ දැන්වීම්වල දිගුකාලීන බ්‍රෑන්ඩ් බලපෑම ආකෘතිගත කරයි, එමඟින් සමහර නාලිකා සාම්ප්‍රදායික විශ්ලේෂණයේදී අඩු අගයක් ගෙන ඇති බව පෙනෙන්නේ ඇයිද යන්න හෙළි වේ.

ප්‍රතිඵලය වන්නේ විගණනයට ඔරොත්තු දෙන සහ ආර්ථික විද්‍යාත්මක නිරවද්‍යතා පරීක්ෂණ සමත් වන අලෙවිකරණ සඵලතාවය පිළිබඳ ඒකාබද්ධ දැක්මකි, එමඟින් අයවැය විශ්වාසයෙන් යුතුව නැවත වෙන් කිරීමට ඔබට අවස්ථාව ලැබේ.