Таргетований маркетинг
Таргетований маркетинг на основі каузального висновку визначає не лише яких клієнтів реагують на кампанії, але чому вони реагують і як різні повідомлення впливають на гетерогенні популяції. Традиційна сегментація покладається на кореляцію; наш підхід виявляє каузальні ефекти впливу в підгрупах клієнтів.
Ми застосовуємоCausal Machine Learningдля вирішення складних бізнес-завдань.
Ми застосовуємо рандомізовані контрольовані дослідження та методи обсерваційного каузального висновку для виділення справжнього інкрементального впливу кожної маркетингової інтервенції. Це означає, що ви усуваєте марні витрати на клієнтів, які б конвертувалися й так, та виявляєте високоцінні сегменти, де ваш маркетинг має найсильніший каузальний вплив. Використовуючи методи, такі як каузальні ліси та байєсівські адитивні регресійні дерева, ми оцінюємо [гетерогенні ефекти впливу](/research#heterogeneous-treatment-effects), які показують, які характеристики клієнтів передбачають відгук на конкретні повідомлення та канали.
Організації, що використовують нашу платформу, можуть значно знизити витрати на залучення клієнтів, зберігаючи якість залучення. Роздрібні продавці електронної комерції покращують ROI email-кампаній, точно націлюючись на клієнтів, які найімовірніше відгукнуться на конкретні рекомендації продуктів. B2B-компанії оптимізують маркетинг на основі акаунтів, визначаючи сегменти осіб, що приймають рішення, де їхні повідомлення спричиняють вимірювані зміни поведінки.
Платформа забезпечує прозору атрибуцію на рівні клієнта, щоб ви розуміли, які саме аудиторії генерують інкрементальний дохід від кожної кампанії.
Нашаметодологія
Синтез даних
Ми інтегруємо ваші існуючі джерела даних для побудови комплексної аналітичної основи.
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.
“Майстерність — це перехід від передбачення того, що станеться, до розуміння того, чому це має статися.”
Нам довіряють лідери галузі
