ඉලක්කගත අලෙවිකරණය

එක් එක් අලෙවිකරණ මැදිහත්වීමේ සැබෑ වර්ධක බලපෑම හුදකලා කිරීම සඳහා අපි සසම්භාවී පාලිත අත්හදා බැලීම් සහ නිරීක්ෂණ causal inference ක්‍රම යොදන්නෙමු. මෙයින් අදහස් කරන්නේ ඔබ කෙසේ හෝ පරිවර්තනය වන පාරිභෝගිකයින් සඳහා වන අනවශ්‍ය වියදම් ඉවත් කර ඔබේ අලෙවිකරණය වඩාත්ම ශක්තිමත් හේතුඵල බලපෑමක් ඇති කරන ඉහළ වටිනාකමකින් යුත් අංශ හඳුනා ගැනීමයි. Causal forests සහ Bayesian additive regression trees වැනි ක්‍රම භාවිතා කරමින්, අපි [විෂමජාතීය ප්‍රතිකාර බලපෑම්](/research#heterogeneous-treatment-effects) ඇස්තමේන්තු කරමු, එමඟින් නිශ්චිත පණිවිඩ සහ නාලිකා සඳහා ප්‍රතිචාර දැක්විය හැකි පාරිභෝගික ලක්ෂණ හෙළි වේ.

අපගේ වේදිකාව භාවිතා කරන ආයතනවලට පාරිභෝගික අත්පත් කර ගැනීමේ ගුණාත්මකභාවය පවත්වා ගනිමින් අත්පත් කර ගැනීමේ පිරිවැය සැලකිය යුතු ලෙස අඩු කළ හැකිය. ඊ-වාණිජ්‍යය සිල්ලර වෙළෙන්දන් නිශ්චිත නිෂ්පාදන නිර්දේශවලට ප්‍රතිචාර දැක්වීමට වැඩි ඉඩක් ඇති පාරිභෝගිකයින් නිවැරදිව ඉලක්ක කර ගැනීමෙන් විද්‍යුත් තැපැල් ප්‍රචාරණ ROI වැඩි දියුණු කරයි. B2B සමාගම් ඔවුන්ගේ පණිවිඩ මැනිය හැකි හැසිරීම් වෙනසක් ඇති කරන තීරණ ගන්නන්ගේ අංශ හඳුනා ගැනීමෙන් ගිණුම් පදනම් කරගත් අලෙවිකරණය ප්‍රශස්ත කරයි.

වේදිකාව පාරිභෝගික මට්ටමින් විනිවිද පෙනෙන ආරෝපණයක් සපයයි, එබැවින් එක් එක් ප්‍රචාරණයෙන් අමතර ආදායමක් ලබා දෙන්නේ කුමන ප්‍රේක්ෂකයින්ද යන්න ඔබට නිවැරදිව තේරුම් ගත හැකිය.