Riktad marknadsföring

Riktad marknadsföring driven av kausal inferens identifierar inte bara vilka kunder som svarar på kampanjer, utan varför de svarar och hur olika budskap påverkar heterogena populationer. Traditionell segmentering förlitar sig på korrelation; vår metod avslöjar kausala behandlingseffekter över kundundergrupper.

Vi tillämparCausal Machine Learningför att lösa komplexa affärsutmaningar.

Vi tillämpar randomiserade kontrollerade studier och observationella kausala inferensmetoder för att isolera den verkliga inkrementella effekten av varje marknadsföringsinsats. Detta innebär att ni eliminerar slösad budget på kunder som skulle ha konverterat ändå och identifierar högvärdessegment där er marknadsföring har starkast kausal påverkan. Med metoder som kausala skogar och bayesianska additiva regressionsträd uppskattar vi [heterogena behandlingseffekter](/research#heterogeneous-treatment-effects) som avslöjar vilka kundegenskaper som förutsäger respons på specifika budskap och kanaler.

Organisationer som använder vår plattform kan avsevärt minska kundanskaffningskostnader samtidigt som anskaffningskvaliteten bibehålls. E-handlare förbättrar ROI för e-postkampanjer genom att exakt rikta sig mot kunder som mest sannolikt svarar på specifika produktrekommendationer. B2B-företag optimerar kontobaserad marknadsföring genom att identifiera beslutsfattarsegment där deras budskap driver mätbar beteendeförändring.

Plattformen ger transparent attribution på kundnivå så ni förstår exakt vilka målgrupper som driver inkrementella intäkter från varje kampanj.