การสร้างแบบจำลองส่วนผสมทางการตลาด

การสร้างแบบจำลองส่วนผสมทางการตลาด (MMM) ระบุว่าแต่ละช่องทางมีส่วนช่วยในผลลัพธ์ทางธุรกิจอย่างไร แต่วิธีการแบบดั้งเดิมประสบปัญหาความลำเอียงเมื่อการใช้จ่ายข้ามช่องทางมีความสัมพันธ์กัน MMM เชิงสาเหตุของเราแก้ไขปัญหานี้ผ่านเทคนิคเศรษฐมิติขั้นสูงที่พิจารณาถึงปัจจัยก่อกวนและความพร้อมกันอย่างเหมาะสม\n\nด้วยการใช้วิธีการต่างๆ รวมถึงการประมาณค่าตัวแปรเครื่องมือ, Causal Forest สำหรับผลกระทบที่แตกต่างกัน, และแบบจำลองอนุกรมเวลาเชิงโครงสร้างของ Bayesian เราจะแยกผลกระทบเชิงสาเหตุที่แท้จริงของแต่ละช่องทางออกจากความลำเอียงในการเลือก ซึ่งหมายความว่าคุณจะได้รับการประมาณค่าที่เป็นกลางว่าการใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นในการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่าย, การแสดงโฆษณา, โซเชียลมีเดีย, อีเมล และช่องทางออฟไลน์ส่งผลให้เกิดรายได้และการแปลงอย่างไร เราสร้างแบบจำลองอย่างชัดเจนว่าการตัดสินใจใช้จ่ายในอดีตมีความสัมพันธ์กับปัจจัยที่มองไม่เห็น (ความแข็งแกร่งของแบรนด์, ฤดูกาล, ความรุนแรงของการแข่งขัน) ที่ส่งผลต่อผลลัพธ์อย่างไร จากนั้นจึงแยกผลกระทบการรักษาที่แท้จริงของกลไกทางการตลาดแต่ละอย่าง ระเบียบวิธีของเรามีพื้นฐานอยู่บน [Causal Inference หลังการเลือก](/research#post-selection-inference) และ [Debiased Machine Learning](/research#double-debiased-ml)\n\nบริษัทสินค้าอุปโภคบริโภคที่นำโซลูชัน MMM ของเราไปใช้จะปรับปรุงประสิทธิภาพทางการตลาดผ่านการจัดสรรงบประมาณที่ดีขึ้น บริษัทสื่อระบุว่าการผสมผสานช่องทางใดที่ขับเคลื่อน ROI ที่ยั่งยืน บริษัทบริการทางการเงินสร้างแบบจำลองผลกระทบระยะยาวของแบรนด์จากการโฆษณาที่แยกต่างหากจากผลกระทบการแปลงระยะสั้น ซึ่งเผยให้เห็นว่าทำไมช่องทางบางช่องทางจึงดูเหมือนถูกประเมินค่าต่ำเกินไปในการวิเคราะห์แบบดั้งเดิม\n\nผลลัพธ์คือมุมมองที่เป็นหนึ่งเดียวของประสิทธิภาพทางการตลาดที่รอดพ้นจากการตรวจสอบและผ่านการทดสอบความเข้มงวดทางเศรษฐมิติ ทำให้คุณมั่นใจในการจัดสรรงบประมาณใหม่ได้อย่างมั่นใจ