Маркетинг та медіа
Маркетингові та медіа-бізнеси досягають успіху, розуміючи, який контент і кампанії стимулюють залучення, дохід та лояльність клієнтів. Каузальне машинне навчання вимірює справжній вплив, а не кореляцію, дозволяючи оптимізований розподіл витрат та креативну стратегію, обґрунтовану доказами.
Ми застосовуємоCausal Machine Learningдля стимулювання інновацій у секторі Маркетинг та медіа.
Наша платформа вимірює справжній інкрементальний вплив кампаній через методи синтетичного контролю, аналіз різниць у різницях та [каузальні ліси](/research#heterogeneous-treatment-effects). Це враховує сезонні тенденції, базові моделі залучення та зовнішні події, що корелюють з часом кампанії, але не відображають її вплив. Оптимізація контенту використовує каузальний аналіз для визначення, які елементи повідомлення, підходи до сторітелінгу та креативні стилі насправді змінюють поведінку глядача, а не просто привертають увагу. Моделі атрибуції виходять за межі оманливості останнього кліку, оцінюючи, як кожна точка контакту впливає на конверсію, враховуючи, що клієнти бачать повідомлення в послідовностях, де ранні дотики створюють обізнаність, яку пізніші дотики конвертують.
Медіакомпанії, що використовують нашу платформу, бачать вимірюване покращення ROI маркетингу через кращий розподіл бюджету, креативні команди визначають емпірично обґрунтовані керівні принципи щодо того, що резонує з аудиторіями, а команди продажу реклами пропонують клієнтам достовірні докази ефективності кампаній. Потокові та цифрові платформи оптимізують рекомендації контенту та персоналізацію, визначаючи, які атрибути контенту каузально впливають на час перегляду та утримання підписки. Видавці збільшують монетизацію реклами, демонструючи справжній інкрементальний охоплення та ефект рекламодавцям, захищаючи ціноутворення від коммодитизації.
Платформа інтегрується з рекламними серверами, платформами автоматизації маркетингу та аналітичними інструментами для роботи безпосередньо з даними кампаній та залучення.
Нашаметодологія
Секторний аналіз
Глибоке розуміння унікальних викликів та можливостей вашої галузі.
Каузальний аналіз
Використання Double Machine Learning для визначення справжніх причинно-наслідкових зв'язків.
Стратегічне моделювання
Моделювання різних сценаріїв для прогнозування впливу ваших рішень.
Операційний масштаб
Розгортання готових до виробництва моделей, що інтегруються з вашими існуючими системами.
Готові до каузального впливу?
Наша команда поєднує передові дослідження з практичною реалізацією.
Зв'язатися з намиНавчання Causal AI
Опануйте фреймворк DoubleML з нашими експертними курсами.
DoubleML Open Source
Ознайомтеся з нашими пакетами Python та R на GitHub.
“Майстерність — це перехід від передбачення того, що станеться, до розуміння того, чому це має статися.”
Нам довіряють лідери галузі
