Sogeza
Matumizi

Masoko Lengwa

Masoko lengwa yanayoendeshwa na causal inference yanatambua sio tu wateja gani wanajibu kampeni, lakini kwa nini wanajibu na jinsi ujumbe tofauti unavyoathiri idadi tofauti ya watu. Ugawaji wa jadi unategemea uhusiano; mbinu yetu inafunua athari za kisababishi za matibabu katika vikundi vidogo vya wateja.

TunatumiaCausal Machine Learningkutatua changamoto ngumu za biashara.

Tunatumia majaribio yaliyodhibitiwa nasibu na mbinu za causal inference za uchunguzi kutenga athari ya kweli ya ziada ya kila uingiliaji wa masoko. Hii inamaanisha unaondoa matumizi yaliyopotea kwa wateja ambao wangebadilika hata hivyo na kutambua makundi ya thamani kubwa ambapo masoko yako yana ushawishi mkubwa zaidi wa kisababishi. Kwa kutumia mbinu kama misitu ya kisababishi na miti ya regression ya ziada ya Bayesian, tunakadirisha [athari tofauti za matibabu](/research#heterogeneous-treatment-effects) zinazofunua sifa gani za wateja zinatabiri jibu kwa ujumbe na njia maalum.

Mashirika yanayotumia jukwaa letu yanaweza kupunguza sana gharama za kupata wateja wakati yanadumisha ubora wa kupata. Wauzaji wa rejareja wa biashara ya mtandaoni wanaboresha ROI ya kampeni za barua pepe kwa kulenga kwa usahihi wateja wenye uwezekano mkubwa wa kujibu mapendekezo maalum ya bidhaa. Kampuni za B2B zinaboresha masoko yanayotegemea akaunti kwa kutambua makundi ya waamuzi ambapo ujumbe wao unaendesha mabadiliko ya tabia yanayopimika.

Jukwaa linatoa ugawaji wa wazi wa kiwango cha mteja ili uelewa hasa ni hadhira ipi inayoendesha mapato ya ziada kutoka kwa kila kampeni.

MbinuYetu

01

Usanisi wa Data

Tunajumuisha vyanzo vyako vilivyopo vya data kujenga msingi kamili wa uchambuzi.

02

Uchambuzi wa Kisababishi

Kutumia Double Machine Learning kutambua mahusiano ya kweli ya sababu-na-athari.

03

Simulation ya Kimkakati

Kuunda modeli za hali tofauti kutabiri athari ya maamuzi yako.

04

Kiwango cha Uendeshaji

Kusambaza modeli zilizo tayari kwa uzalishaji zinazojumuika na mifumo yako iliyopo.

Ustadi ni mpito kutoka kutabiri kinachoendelea hadi kuelewa kwa nini lazima kiwe hivyo.

Wanaotuamini Viongozi wa Sekta



Sayansi ya Kisababishi na AIEconomic AI™

Boston – Hong Kong – Hamburg – Munich

© 2026 Economic AI™. Haki Zote Zimehifadhiwa.Taarifa za KisheriaSera ya FaraghaKuhusu