Marketing Mix-modellering

Marketing Mix-modellering (MMM) avgör hur varje kanal bidrar till affärsresultat, men traditionella metoder lider av partiskhet när utgifter mellan kanaler är korrelerade. Vår kausala MMM löser detta genom avancerade ekonometriska tekniker som korrekt beaktar störfaktorer och simultaneitet.

Vi tillämparCausal Machine Learningför att lösa komplexa affärsutmaningar.

Med metoder inklusive instrumentvariabeluppskattning, kausala skogar för heterogena effekter och bayesianska strukturella tidsseriemodeller separerar vi den verkliga kausala effekten av varje kanal från selektionsbias. Detta innebär att ni får opartiska uppskattningar av hur inkrementella utgifter i betald sökning, display, sociala medier, e-post och offline-kanaler faktiskt driver intäkter och konverteringar. Vi modellerar explicit hur historiska utgiftsbeslut korrelerar med oobserverade faktorer (varumärkesstyrka, säsongsvariation, konkurrensintensitet) som också påverkar utfall, och isolerar sedan den verkliga behandlingseffekten av varje marknadsföringshävstång. Vår metodik grundas i [post-selection inference](/research#post-selection-inference) och [debiased machine learning](/research#double-debiased-ml).

Konsumentvaruföretag som implementerar våra MMM-lösningar förbättrar marknadsföringseffektiviteten genom bättre budgetallokering. Medieföretag identifierar vilka kanalkombinationer som driver hållbar ROI. Finanstjänstföretag modellerar den långsiktiga varumärkeseffekten av reklam separat från kortsiktiga konverteringseffekter, vilket avslöjar varför vissa kanaler verkar undervärderade i traditionell analys.

Resultatet är en enhetlig syn på marknadsföringseffektivitet som klarar revision och passerar ekonometriska rigorösitetstester, vilket ger er förtroende att omfördela budgetar med tillförsikt.