Marknadsföring och media
Marknadsförings- och mediaföretag lyckas genom att förstå vilket innehåll och vilka kampanjer som driver engagemang, intäkter och kundlojalitet. Kausal maskininlärning mäter verklig påverkan snarare än korrelation, vilket möjliggör optimerad budgetallokering och kreativ strategi grundad i evidens.
Vi tillämparCausal Machine Learningför att driva innovation inom Marknadsföring och mediasektorn.
Vår plattform mäter den verkliga inkrementella påverkan av kampanjer genom syntetiska kontrollmetoder, difference-in-differences-analys och [kausala skogar](/research#heterogeneous-treatment-effects). Detta beaktar säsongstrender, grundläggande engagemangsmönster och externa händelser som korrelerar med kampanjtiming men inte återspeglar kampanjpåverkan. Innehållsoptimering utnyttjar kausal analys för att identifiera vilka budskapelement, berättarmetoder och kreativa stilar som faktiskt förändrar tittarbeteende, inte bara attraherar ögonpar. Attributionsmodeller går bortom sista-klick-fällan genom att uppskatta hur varje kontaktpunkt bidrar till konvertering, med beaktande av att kunder ser budskap i sekvenser där tidiga beröringar skapar medvetenhet som senare beröringar konverterar.
Medieföretag som använder vår plattform ser mätbar förbättring i marknadsförings-ROI genom bättre budgetallokering, kreativa team identifierar empiriskt grundade riktlinjer för vad som resonerar med målgrupper, och reklamförsäljningsteam erbjuder kunder trovärdig evidens för kampanjeffektivitet. Streaming- och digitala plattformar optimerar innehållsrekommendation och personalisering genom att identifiera vilka innehållsattribut som kausalt driver tittartid och prenumerationsretention. Utgivare ökar reklammonetisering genom att demonstrera genuin inkrementell räckvidd och effekt för annonsörer, och försvarar prissättning mot kommersialisering.
Plattformen integreras med annonsservrar, marknadsföringsautomatiseringsplattformar och analysverktyg för att operera direkt på kampanj- och engagemangsdata.
Vårmetodik
Sektoranalys
Djup förståelse för er branschs unika utmaningar och möjligheter.
Kausal analys
Användning av Double Machine Learning för att identifiera verkliga orsak-och-verkan-samband.
Strategisk simulering
Modellera olika scenarier för att förutsäga effekten av era beslut.
Operativ skala
Distribuera produktionsklara modeller som integreras med era befintliga system.
Redo för kausal påverkan?
Vårt team kombinerar banbrytande forskning med praktisk implementation.
Kontakta ossCausal AI-utbildning
Bemästra DoubleML-ramverket med våra expertledda kurser.
DoubleML öppen källkod
Utforska våra Python- och R-paket på GitHub.
“Mästerskap är övergången från att förutsäga vad som händer till att förstå varför det måste ske.”
Betrodda av branschledare
