مارکیٹنگ مکس ماڈلنگ

مارکیٹنگ مکس ماڈلنگ (MMM) اس بات کا تعین کرتی ہے کہ ہر چینل کاروباری نتائج میں کتنا حصہ ڈالتا ہے، لیکن روایتی نقطہ نظر اس وقت جانبدارانہ ہو جاتے ہیں جب چینلز کے درمیان اخراجات باہم مربوط ہوں۔ ہماری سببی MMM اسے جدید معاشرتی تکنیکوں کے ذریعے حل کرتی ہے جو کنفاؤنڈنگ اور بیک وقت ہونے والے اثرات کو درست طریقے سے مدنظر رکھتی ہے۔

ہمCausal Machine Learningکو پیچیدہ کاروباری چیلنجوں کو حل کرنے کے لیے لاگو کرتے ہیں۔

آلہ کار متغیر تخمینہ، متنوع اثرات کے لیے سببی جنگلات، اور بایسیئن ساختی ٹائم سیریز ماڈلز جیسے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے، ہم ہر چینل کے حقیقی سببی اثر کو انتخاب کی جانبداری سے الگ کرتے ہیں۔ اس کا مطلب ہے کہ آپ کو اس بارے میں غیر جانبدارانہ تخمینے ملتے ہیں کہ پیڈ سرچ، ڈسپلے، سوشل، ای میل، اور آف لائن چینلز میں اضافی اخراجات آمدنی اور تبادلوں کو کس طرح چلاتے ہیں۔ ہم واضح طور پر ماڈل کرتے ہیں کہ تاریخی اخراجات کے فیصلے ان عوامل کے ساتھ کیسے جڑے ہوئے ہیں جو نظر نہیں آتے (برانڈ کی طاقت، موسم، مسابقت کی شدت) لیکن نتائج پر اثر انداز ہوتے ہیں۔ ہمارا طریقہ کار [انتخاب کے بعد استنتاج](/research#post-selection-inference) اور [ڈیبائسڈ مشین لرننگ](/research#double-debiased-ml) پر مبنی ہے۔

ہماری MMM حل استعمال کرنے والی کنزیومر گڈز کمپنیاں بجٹ کی بہتر تقسیم کے ذریعے مارکیٹنگ کی کارکردگی کو بہتر بناتی ہیں۔ میڈیا کمپنیاں اس بات کی نشاندہی کرتی ہیں کہ کون سے چینل کمبی نیشن پائیدار ROI فراہم کرتے ہیں۔ مالیاتی خدمات کی فرمیں اشتہارات کے طویل مدتی برانڈ اثر کو قلیل مدتی تبدیلی کے اثرات سے الگ کر کے ماڈل کرتی ہیں۔

نتیجہ مارکیٹنگ کی تاثیر کا ایک متحدہ نظریہ ہے جو آڈٹ اور معاشرتی سختی کے ٹیسٹوں پر پورا اترتا ہے، جس سے آپ کو اعتماد کے ساتھ بجٹ دوبارہ تقسیم کرنے کا موقع ملتا ہے۔