ஸ்க்ரோல்
பயன்பாட்டு வழக்கு

இலக்கு சந்தைப்படுத்தல்

காரண அனுமானம் (causal inference) மூலம் இயக்கப்படும் இலக்கு சந்தைப்படுத்தல், எந்த வாடிக்கையாளர்கள் பிரச்சாரங்களுக்குப் பதிலளிக்கிறார்கள் என்பதை மட்டுமல்லாமல், அவர்கள் ஏன் பதிலளிக்கிறார்கள் என்பதையும், வெவ்வேறு செய்திகள் மாறுபட்ட மக்கள் தொகையை எவ்வாறு பாதிக்கின்றன என்பதையும் அடையாளம் காட்டுகிறது. பாரம்பரியப் பிரிப்பு தொடர்புகளை (correlation) நம்பியுள்ளது; எங்களது அணுகுமுறை வாடிக்கையாளர் துணைக்குழுக்களில் காரண சிகிச்சை விளைவுகளை வெளிப்படுத்துகிறது.

நாங்கள் சிக்கலான வணிகச் சவால்களைத் தீர்க்கCausal Machine Learningஐப் பயன்படுத்துகிறோம்.

ஒவ்வொரு சந்தைப்படுத்தல் தலையீட்டின் உண்மையான கூடுதல் தாக்கத்தைத் தனிமைப்படுத்த நாங்கள் சீரற்ற கட்டுப்பாட்டு சோதனைகள் மற்றும் அவதானிப்பு காரண அனுமான முறைகளைப் பயன்படுத்துகிறோம். இதன் பொருள் எப்படியும் வாடிக்கையாளர்களாக மாறியிருக்கக்கூடியவர்களுக்கு நீங்கள் செலவிடும் தேவையற்ற செலவுகளைத் தவிர்த்து, உங்கள் சந்தைப்படுத்தல் வலுவான காரணத் தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் உயர் மதிப்புப் பிரிவுகளை அடையாளம் காண்பதாகும். காஜல் ஃபாரஸ்ட்ஸ் (causal forests) மற்றும் பையேசியன் அடிடிவ் ரிக்ரஷன் ட்ரீஸ் போன்ற முறைகளைப் பயன்படுத்தி, எந்த வாடிக்கையாளர் பண்புகள் குறிப்பிட்ட செய்திகளுக்கும் சேனல்களுக்கும் பதிலளிப்பதைக் கணிக்கும் என்பதை வெளிப்படுத்தும் [மாறுபட்ட சிகிச்சை விளைவுகளை](/research#heterogeneous-treatment-effects) நாங்கள் மதிப்பிடுகிறோம்.

எங்களது தளத்தைப் பயன்படுத்தும் நிறுவனங்கள் வாடிக்கையாளர் கையகப்படுத்தும் தரத்தைப் பராமரிக்கும் அதே வேளையில் வாடிக்கையாளர் கையகப்படுத்தும் செலவுகளை கணிசமாகக் குறைக்க முடியும். இ-காமர்ஸ் சில்லறை விற்பனையாளர்கள் குறிப்பிட்ட தயாரிப்பு பரிந்துரைகளுக்குப் பதிலளிக்க அதிக வாய்ப்புள்ள வாடிக்கையாளர்களைத் துல்லியமாக இலக்கு வைப்பதன் மூலம் மின்னஞ்சல் பிரச்சார ROI ஐ மேம்படுத்துகின்றனர். B2B நிறுவனங்கள் தங்களது மெசேஜிங் அளவிடக்கூடிய நடத்தை மாற்றத்தைத் தூண்டும் முடிவெடுப்பவர் பிரிவுகளை அடையாளம் காண்பதன் மூலம் அக்கவுண்ட் சார்ந்த சந்தைப்படுத்தலை மேம்படுத்துகின்றன.

வாடிக்கையாளர் மட்டத்தில் தளம் வெளிப்படையான பண்புக்கூறுகளை வழங்குகிறது, எனவே ஒவ்வொரு பிரச்சாரத்திலிருந்தும் எந்த பார்வையாளர்கள் கூடுதல் வருவாயை ஈட்டுகிறார்கள் என்பதை நீங்கள் துல்லியமாகப் புரிந்து கொள்ளலாம்.

எங்களதுமுறைமை

01

தரவு ஒருங்கிணைப்பு

ஒரு விரிவான பகுப்பாய்வு அடித்தளத்தை உருவாக்க உங்கள் தற்போதைய தரவு ஆதாரங்களை நாங்கள் ஒருங்கிணைக்கிறோம்.

02

காரண பகுப்பாய்வு

உண்மையான காரண-காரிய உறவுகளை அடையாளம் காண Double Machine Learning ஐப் பயன்படுத்துதல்.

03

மூலோபாய உருவகப்படுத்துதல்

உங்கள் முடிவுகளின் தாக்கத்தைக் கணிக்க பல்வேறு சூழல்களை வடிவமைத்தல்.

04

செயல்பாட்டு அளவு

உங்கள் தற்போதைய அமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைக்கும் உற்பத்திக்குத் தயாரான மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்துதல்.

என்ன நடக்கும் என்று கணிப்பதிலிருந்து அது ஏன் நடக்க வேண்டும் என்பதைப் புரிந்துகொள்வதே திறமையாகும்.

தொழில்முறை தலைவர்களால் நம்பப்படுகிறது



காரண காரியம் மற்றும் AI இன் அறிவியல்Economic AI™

பாஸ்டன் – ஹாங்காங் – ஹாம்பர்க் – மியூனிக்

© 2026 Economic AI™. அனைத்து உரிமைகளும் பாதுகாக்கப்பட்டவை.பதிப்புதனியுரிமைக் கொள்கைபற்றி