சந்தைப்படுத்தல் கலவை மாதிரி
சந்தைப்படுத்தல் கலவை மாதிரி (MMM) ஒவ்வொரு சேனலும் வணிக விளைவுகளுக்கு எவ்வாறு பங்களிக்கிறது என்பதைத் தீர்மானிக்கிறது, ஆனால் சேனல்களில் செலவிடுவது ஒன்றுக்கொன்று தொடர்புடையதாக இருக்கும்போது பாரம்பரிய அணுகுமுறைகள் பக்கச்சார்பால் பாதிக்கப்படுகின்றன. எங்களது காரண MMM குழப்பம் மற்றும் ஒரே நேரத்தில் நிகழும் தன்மையைச் சரியாகக் கணக்கில் எடுத்துக் கொள்ளும் மேம்பட்ட எகனாமெட்ரிக்சு நுட்பங்கள் மூலம் இதைத் தீர்க்கிறது.
நாங்கள் சிக்கலான வணிகச் சவால்களைத் தீர்க்கCausal Machine Learningஐப் பயன்படுத்துகிறோம்.
கருவி மாறி மதிப்பீடு, மாறுபட்ட விளைவுகளுக்கான காஜல் ஃபாரஸ்ட்ஸ் மற்றும் பையேசியன் கட்டமைப்பு கால வரிசை மாதிரிகள் உள்ளிட்ட முறைகளைப் பயன்படுத்தி, ஒவ்வொரு சேனலின் உண்மையான காரணத் தாக்கத்தையும் தேர்வுப் பக்கச்சார்பிலிருந்து நாங்கள் பிரிக்கிறோம். இதன் பொருள் தேடல், டிஸ்ப்ளே, சமூகம், மின்னஞ்சல் மற்றும் ஆஃப்லைன் சேனல்களில் கூடுதல் செலவு உண்மையில் வருவாய் மற்றும் மாற்றங்களை எவ்வாறு இயக்குகிறது என்பதற்கான பக்கச்சார்பற்ற மதிப்பீடுகளைப் பெறுவீர்கள். வரலாற்றுச் செலவு முடிவுகள் விளைவுகளையும் பாதிக்கும் கவனிக்க முடியாத காரணிகளுடன் (பிராண்ட் வலிமை, பருவகாலம், போட்டித் தீவிரம்) எவ்வாறு தொடர்புடையவை என்பதை நாங்கள் வெளிப்படையாக வடிவமைத்து, பின்னர் ஒவ்வொரு சந்தைப்படுத்தல் நெம்புகோலின் உண்மையான சிகிச்சை விளைவைத் தனிமைப்படுத்துகிறோம். எங்களது முறைமை [தேர்வுப் பிந்தைய அனுமானம்](/research#post-selection-inference) மற்றும் [Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml) ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் அமைந்துள்ளது.
எங்களது MMM தீர்வுகளைப் பயன்படுத்தும் நுகர்வோர் பொருட்கள் நிறுவனங்கள் சிறந்த பட்ஜெட் ஒதுக்கீடு மூலம் சந்தைப்படுத்தல் திறனை மேம்படுத்துகின்றன. ஊடக நிறுவனங்கள் எந்த சேனல் சேர்க்கைகள் நிலையான ROI ஐ வழங்குகின்றன என்பதை அடையாளம் காண்கின்றன. நிதிச் சேவை நிறுவனங்கள் விளம்பரத்தின் நீண்டகால பிராண்ட் தாக்கத்தை குறுகிய கால மாற்ற விளைவுகளிலிருந்து தனித்தனியாக வடிவமைக்கின்றன, இது சில சேனல்கள் பாரம்பரியப் பகுப்பாய்வில் ஏன் குறைத்து மதிப்பிடப்படுகின்றன என்பதை வெளிப்படுத்துகிறது.
இதன் விளைவாக சந்தைப்படுத்தல் செயல்திறனின் ஒருங்கிணைந்த பார்வை கிடைக்கிறது, இது தணிக்கையைத் தாங்கும் மற்றும் எகனாமெட்ரிக்சு துல்லிய சோதனைகளில் தேர்ச்சி பெறுகிறது, இது பட்ஜெட்களை நம்பிக்கையுடன் மறுஒதுக்கீடு செய்ய உங்களுக்கு தைரியத்தை அளிக்கிறது.
எங்களதுமுறைமை
தரவு ஒருங்கிணைப்பு
ஒரு விரிவான பகுப்பாய்வு அடித்தளத்தை உருவாக்க உங்கள் தற்போதைய தரவு ஆதாரங்களை நாங்கள் ஒருங்கிணைக்கிறோம்.
காரண பகுப்பாய்வு
உண்மையான காரண-காரிய உறவுகளை அடையாளம் காண Double Machine Learning ஐப் பயன்படுத்துதல்.
மூலோபாய உருவகப்படுத்துதல்
உங்கள் முடிவுகளின் தாக்கத்தைக் கணிக்க பல்வேறு சூழல்களை வடிவமைத்தல்.
செயல்பாட்டு அளவு
உங்கள் தற்போதைய அமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைக்கும் உற்பத்திக்குத் தயாரான மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்துதல்.
தொடங்குவதற்குத் தயாரா?
எங்கள் குழு அதிநவீன ஆராய்ச்சியை நடைமுறைச் செயலாக்கத்துடன் இணைக்கிறது.
எங்களைத் தொடர்பு கொள்ளவும்Causal AI பயிற்சி
எங்களது நிபுணர் தலைமையிலான படிப்புகள் மூலம் DoubleML கட்டமைப்பில் தேர்ச்சி பெறுங்கள்.
DoubleML திறந்த மூல
GitHub இல் எங்களது Python மற்றும் R தொகுப்புகளை ஆராயுங்கள்.
“என்ன நடக்கும் என்று கணிப்பதிலிருந்து அது ஏன் நடக்க வேண்டும் என்பதைப் புரிந்துகொள்வதே திறமையாகும்.”
தொழில்முறை தலைவர்களால் நம்பப்படுகிறது
