Modeliranje marketinskega spleta

Z uporabo metod, vkljucno z ocenjevanjem instrumentalnih spremenljivk, kavzalnimi gozdovi za heterogene ucinke in bayesovskimi strukturnimi modeli casovnih vrst, locimo resnicni kavzalni ucinek vsakega kanala od pristranskosti izbire. To pomeni, da dobite nepristranske ocene, kako dodatni izdatki v placano iskanje, prikazno oglasevanje, druzbena omrezja, e-posto in spletne kanale dejansko spodbujajo prihodke in konverzije. Izrecno modeliramo, kako so zgodovinske odlocitve o izdatkih korelirane z neopazljivimi dejavniki (moc blagovne znamke, sezonskost, konkurencna intenzivnost), ki prav tako vplivajo na rezultate, nato pa izoliramo resnicni ucinek zdravljenja vsake marketinske vzvodje. Nasa metodologija temelji na [inferenci po izbiri](/research#post-selection-inference) in [debiased machine learning](/research#double-debiased-ml).

Podjetja za sirokopotrosne dobrine, ki uvajajo nase MMM resitve, izboljsajo marketinsko ucinkovitost z boljso alokacijo proracuna. Medijska podjetja identificirajo, katere kombinacije kanalov prinasajo trajnostni ROI. Podjetja za financne storitve modelirajo dolgorocni ucinek blagovne znamke oglasevanja loceno od kratkorocnih ucinkov konverzije, kar razkriva, zakaj se zdi, da so nekateri kanali podcenjeni v tradicionalni analizi.

Rezultat je enoten pogled na ucinkovitost marketinga, ki preze/zi revizijo in prestane teste ekonometricne strogosti, kar vam daje zaupanje za samozavestno prerazporeditev proracunov.