Моделювання маркетинг-міксу

Моделювання маркетинг-міксу (MMM) визначає, як кожен канал впливає на бізнес-результати, але традиційні підходи страждають від зміщення, коли витрати на канали корелюють. Наш каузальний MMM вирішує це через передові економетричні техніки, які належним чином враховують конфаундінг та одночасність.

Ми застосовуємоCausal Machine Learningдля вирішення складних бізнес-завдань.

Використовуючи методи, включаючи оцінку інструментальних змінних, каузальні ліси для гетерогенних ефектів та байєсівські структурні моделі часових рядів, ми відокремлюємо справжній каузальний вплив кожного каналу від зміщення вибору. Це означає, що ви отримуєте незміщені оцінки того, як інкрементальні витрати на платний пошук, дисплей, соціальні мережі, email та офлайн-канали насправді впливають на дохід і конверсії. Ми явно моделюємо, як історичні рішення щодо витрат корелюють з неспостережуваними факторами (сила бренду, сезонність, конкурентна інтенсивність), що також впливають на результати, а потім виділяємо справжній ефект впливу кожного маркетингового важеля. Наша методологія ґрунтується на [пост-селекційному висновку](/research#post-selection-inference) та [debiased machine learning](/research#double-debiased-ml).

Компанії споживчих товарів, що впроваджують наші рішення MMM, покращують ефективність маркетингу через кращий розподіл бюджету. Медіакомпанії визначають, які комбінації каналів забезпечують стійкий ROI. Компанії фінансових послуг моделюють довгостроковий вплив реклами на бренд окремо від короткострокових ефектів конверсії, виявляючи, чому деякі канали здаються недооціненими в традиційному аналізі.

Результатом є єдине уявлення про ефективність маркетингу, яке витримує аудит і проходить тести економетричної строгості, даючи вам впевненість для перерозподілу бюджетів.