การตลาดและสื่อ

ธุรกิจการตลาดและสื่อประสบความสำเร็จด้วยการทำความเข้าใจว่าเนื้อหาและแคมเปญใดที่ขับเคลื่อนการมีส่วนร่วม รายได้ และความภักดีของลูกค้า Causal Machine Learning วัดผลกระทบที่แท้จริงแทนที่จะเป็นความสัมพันธ์ ทำให้สามารถจัดสรรค่าใช้จ่ายที่เหมาะสมที่สุดและกลยุทธ์สร้างสรรค์ที่มีพื้นฐานอยู่บนหลักฐาน\n\nแพลตฟอร์มของเราวัดผลกระทบส่วนเพิ่มที่แท้จริงของแคมเปญผ่านวิธีการควบคุมสังเคราะห์ การวิเคราะห์ความแตกต่างในความแตกต่าง และ [Causal Forest](/research#heterogeneous-treatment-effects) สิ่งนี้คำนึงถึงแนวโน้มตามฤดูกาล รูปแบบการมีส่วนร่วมพื้นฐาน และเหตุการณ์ภายนอกที่สัมพันธ์กับช่วงเวลาของแคมเปญ แต่ไม่ได้สะท้อนถึงผลกระทบของแคมเปญ การปรับปรุงเนื้อหาให้เหมาะสมใช้การวิเคราะห์เชิงสาเหตุเพื่อระบุว่าองค์ประกอบของข้อความใด แนวทางการเล่าเรื่องใด และรูปแบบสร้างสรรค์ใดที่เปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของผู้ชมอย่างแท้จริง ไม่ใช่แค่ดึงดูดความสนใจ แบบจำลองการระบุแหล่งที่มาก้าวข้ามความเข้าใจผิดเรื่อง Last Click โดยการประมาณว่าแต่ละจุดสัมผัสมีส่วนช่วยในการแปลงอย่างไร โดยคำนึงถึงความจริงที่ว่าลูกค้าเห็นข้อความในลำดับที่การสัมผัสในช่วงแรกสร้างความตระหนักรู้ที่การสัมผัสในช่วงหลังจะแปลง\n\nบริษัทสื่อที่ใช้แพลตฟอร์มของเราจะเห็นการปรับปรุง ROI ทางการตลาดที่วัดผลได้ผ่านการจัดสรรงบประมาณที่ดีขึ้น ทีมสร้างสรรค์ระบุแนวทางที่อิงตามประสบการณ์ว่าอะไรที่ดึงดูดผู้ชม และทีมขายโฆษณานำเสนอหลักฐานที่น่าเชื่อถือเกี่ยวกับประสิทธิภาพของแคมเปญแก่ลูกค้า แพลตฟอร์มสตรีมมิงและดิจิทัลปรับปรุงประสิทธิภาพการแนะนำเนื้อหาและการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณโดยระบุว่าคุณลักษณะเนื้อหาใดที่ขับเคลื่อนเวลาการรับชมและการรักษาการสมัครสมาชิกในเชิงสาเหตุ ผู้จัดพิมพ์เพิ่มรายได้จากการสร้างรายได้จากโฆษณาโดยการแสดงการเข้าถึงและผลกระทบส่วนเพิ่มที่แท้จริงแก่นักโฆษณา ปกป้องราคาจากการกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์\n\nแพลตฟอร์มผสานรวมกับเซิร์ฟเวอร์โฆษณา แพลตฟอร์มการตลาดอัตโนมัติ และเครื่องมือวิเคราะห์เพื่อดำเนินการโดยตรงกับข้อมูลแคมเปญและการมีส่วนร่วม