การตลาดแบบกำหนดเป้าหมาย

การตลาดแบบกำหนดเป้าหมายที่ขับเคลื่อนด้วย Causal Inference ระบุไม่เพียงแต่ว่าลูกค้าคนใดตอบสนองต่อแคมเปญเท่านั้น แต่ยังรวมถึงเหตุผลที่พวกเขาตอบสนองและข้อความที่แตกต่างกันส่งผลกระทบต่อประชากรที่แตกต่างกันอย่างไร การแบ่งกลุ่มแบบดั้งเดิมอาศัยความสัมพันธ์ แนวทางของเราเปิดเผยผลกระทบการรักษาเชิงสาเหตุในกลุ่มย่อยของลูกค้า\n\nเราใช้การทดลองแบบสุ่มและวิธีการ Causal Inference แบบสังเกตเพื่อแยกผลกระทบส่วนเพิ่มที่แท้จริงของการแทรกแซงทางการตลาดแต่ละครั้ง ซึ่งหมายความว่าคุณจะขจัดค่าใช้จ่ายที่สิ้นเปลืองไปกับลูกค้าที่จะแปลงอยู่แล้ว และระบุกลุ่มที่มีมูลค่าสูงซึ่งการตลาดของคุณมีอิทธิพลเชิงสาเหตุที่แข็งแกร่งที่สุด ด้วยการใช้วิธีการต่างๆ เช่น Causal Forest และ Bayesian Additive Regression Tree เราประมาณ [ผลกระทบการรักษาที่แตกต่างกัน](/research#heterogeneous-treatment-effects) ที่เปิดเผยว่าคุณลักษณะของลูกค้าใดที่คาดการณ์การตอบสนองต่อข้อความและช่องทางเฉพาะ\n\nองค์กรที่ใช้แพลตฟอร์มของเราสามารถลดต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้าได้อย่างมาก ในขณะที่ยังคงรักษาคุณภาพการได้มาซึ่งลูกค้า ผู้ค้าปลีกอีคอมเมิร์ซปรับปรุง ROI ของแคมเปญอีเมลโดยกำหนดเป้าหมายลูกค้าที่มีแนวโน้มมากที่สุดที่จะตอบสนองต่อคำแนะนำผลิตภัณฑ์เฉพาะอย่างแม่นยำ บริษัท B2B ปรับปรุงประสิทธิภาพการตลาดตามบัญชีโดยระบุกลุ่มผู้มีอำนาจตัดสินใจที่ข้อความของพวกเขาสร้างการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมที่วัดผลได้\n\nแพลตฟอร์มให้การระบุแหล่งที่มาที่โปร่งใสในระดับลูกค้า เพื่อให้คุณเข้าใจได้อย่างถ่องแท้ว่าผู้ชมคนใดที่ขับเคลื่อนรายได้ที่เพิ่มขึ้นจากแต่ละแคมเปญ