ٹارگٹڈ مارکیٹنگ

سببی استنتاج سے چلنے والی ٹارگٹڈ مارکیٹنگ نہ صرف یہ بتاتی ہے کہ کون سے صارفین مہمات کا جواب دیتے ہیں، بلکہ یہ بھی کہ وہ کیوں جواب دیتے ہیں اور مختلف پیغامات متنوع آبادیوں پر کیسے اثر انداز ہوتے ہیں۔ روایتی سیگمنٹیشن تعلق (correlation) پر انحصار کرتی ہے؛ ہمارا نقطہ نظر کسٹمر ذیلی گروپوں میں سببی علاج کے اثرات کو ظاہر کرتا ہے۔

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

ہم ہر مارکیٹنگ مداخلت کے حقیقی اضافی اثر کو الگ کرنے کے لیے بے ترتیب کنٹرول شدہ ٹرائلز اور مشاہداتی سببی استنتاج کے طریقے لاگو کرتے ہیں۔ اس کا مطلب ہے کہ آپ ان صارفین پر ضائع ہونے والے اخراجات کو ختم کرتے ہیں جو ویسے بھی خریداری کر لیتے، اور ان اعلیٰ قدر والے سیگمنٹس کی نشاندہی کرتے ہیں جہاں آپ کی مارکیٹنگ کا سب سے مضبوط سببی اثر ہوتا ہے۔ سببی جنگلات (causal forests) اور بایسیئن ایڈیٹیو ریگریشن ٹریز جیسے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے، ہم [متنوع علاج کے اثرات](/research#heterogeneous-treatment-effects) کا تخمینہ لگاتے ہیں جو یہ ظاہر کرتے ہیں کہ کون سی کسٹمر خصوصیات مخصوص پیغامات اور چینلز کے جواب کی پیشین گوئی کرتی ہیں۔

ہمارا پلیٹ فارم استعمال کرنے والی تنظیمیں حصول کی کوالٹی کو برقرار رکھتے ہوئے کسٹمر کے حصول کی لاگت کو نمایاں طور پر کم کر سکتی ہیں۔ ای کامرس ریٹیلرز مخصوص پروڈکٹ سفارشات پر جواب دینے کے زیادہ امکان رکھنے والے صارفین کو درست طریقے سے نشانہ بنا کر ای میل مہم کے ROI کو بہتر بناتے ہیں۔ B2B کمپنیاں اکاؤنٹ پر مبنی مارکیٹنگ کو بہتر بناتی ہیں تاکہ فیصلہ سازوں کے ان حصوں کی نشاندہی کی جا سکے جہاں ان کی پیغام رسانی رویے میں پیمائش کے قابل تبدیلی لاتی ہے۔

پلیٹ فارم کسٹمر کی سطح پر شفاف انتساب فراہم کرتا ہے تاکہ آپ کو ٹھیک طرح سے سمجھ آ سکے کہ کون سی آڈیئنس ہر مہم سے اضافی آمدنی پیدا کرتی ہے۔