Marketing va media
Marketing va media bizneslar qaysi kontent va kampaniyalar ishtirok, daromad va mijoz sadoqatini harakatlantirishini tushunish orqali muvaffaqiyatga erishadi. Sabab-natija mashina o'rganish korrelyatsiya emas, haqiqiy ta'sirni o'lchaydi, bu dalillarga asoslangan optimallashtirilgan xarajatlarni taqsimlash va ijodiy strategiyani imkon beradi.
Biz qo'llaymizCausal Machine Learningsektorida innovatsiyalarni harakatga keltirish uchun Marketing va media.
Bizning platformamiz sintetik nazorat usullari, farqlar-ichida-farqlar tahlili va [sabab-natija o'rmonlari](/research#heterogeneous-treatment-effects) orqali kampaniyalarning haqiqiy qo'shimcha ta'sirini o'lchaydi. Bu mavsumiy tendentsiyalar, asosiy ishtirok naqshlari va kampaniya vaqti bilan bog'liq bo'lgan, lekin kampaniya ta'sirini aks ettirmaydigan tashqi hodisalarni hisobga oladi. Kontent optimallashtirish qaysi xabar elementlari, hikoya qilish yondashuvlari va ijodiy uslublar tomoshabinlar xatti-harakatini shunchaki ko'z jalb qilish emas, aslida o'zgartirishini aniqlash uchun sabab-natija tahlilidan foydalanadi. Atributsiya modellari mijozlar dastlabki teginishlar xabardorlik yaratadigan va keyingi teginishlar konvertatsiya qiladigan ketma-ketlikda xabarlarni ko'rishini hisobga olgan holda har bir teginish nuqtasi konversiyaga qanday hissa qo'shishini baholash orqali oxirgi bosish yolg'onidan tashqariga chiqadi.
Bizning platformamizdan foydalanadigan media kompaniyalari yaxshiroq byudjet taqsimoti orqali marketing ROI da o'lchanadigan yaxshilanishni ko'radi, ijodiy jamoalar auditoriyalar bilan nima rezonans qilishi haqida empirik asoslangan ko'rsatmalarni aniqlaydi va reklama savdo jamoalari mijozlarga kampaniya samaradorligining ishonchli dalillarini taklif qiladi. Oqim va raqamli platformalar qaysi kontent atributlari tomosha vaqti va obuna ushlab turishni sabab-natija harakatlantiruvchi ekanligini aniqlash orqali kontent tavsiyasi va personalizatsiyani optimallashtiradi. Nashriyotlar reklama beruvchilarga haqiqiy qo'shimcha qamrov va ta'sirni namoyish qilish, narxlashni tovarlashtiruvga qarshi himoya qilish orqali reklama monetizatsiyasini oshiradi.
Platforma kampaniya va ishtirok ma'lumotlarida to'g'ridan-to'g'ri ishlash uchun reklama serverlari, marketing avtomatlashtirish platformalari va tahlil vositalari bilan integratsiyalanadi.
Bizningmetodologiyamiz
Sektor tahlili
Sanoatingizning noyob muammolari va imkoniyatlarini chuqur tushunish.
Sabab-natija tahlili
Haqiqiy sabab-natija munosabatlarini aniqlash uchun Double Machine Learning dan foydalanish.
Strategik simulyatsiya
Qarorlaringiz ta'sirini bashorat qilish uchun turli senariylarni modellashtirish.
Operatsion miqyos
Mavjud tizimlaringiz bilan integratsiyalangan ishlab chiqarishga tayyor modellarni joylashtirish.
Sabab-natija ta'siriga tayyormisiz?
Bizning jamoamiz eng zamonaviy tadqiqotlarni amaliy amalga oshirish bilan birlashtiradi.
Biz bilan bog'laningCausal AI o'qitish
Mutaxassislar tomonidan boshqariladigan kurslarimiz bilan DoubleML freymvorkini o'zlashtiring.
DoubleML ochiq manba
GitHub da Python va R paketlarimizni o'rganing.
“Mahorat - bu nima bo'lishini bashorat qilishdan nima uchun bo'lishi kerakligini tushunishga o'tishdir.”
Sanoat yetakchilari tomonidan ishonilgan
