Marketing miksi modellashtirish
Marketing miksi modellashtirish (MMM) har bir kanal biznes natijalariga qanday hissa qo'shishini aniqlaydi, lekin kanallar bo'ylab xarajatlar o'zaro bog'langan bo'lsa, an'anaviy yondashuvlar noto'g'riliklarga duch keladi. Bizning sabab-natija MMM chalkashuvchilik va bir vaqtlilikni to'g'ri hisobga oladigan ilg'or ekonometrik texnikalar orqali buni hal qiladi.
Biz qo'llaymizCausal Machine Learningmurakkab biznes muammolarini hal qilish uchun.
Instrumental o'zgaruvchilarni baholash, heterogen ta'sirlar uchun sabab-natija o'rmonlari va Bayes strukturaviy vaqt qatorlari modellari kabi usullardan foydalanib, biz har bir kanalning haqiqiy sabab-natija ta'sirini tanlash noto'g'rilligidan ajratamiz. Bu siz pullik qidiruv, displey, ijtimoiy, elektron pochta va oflayn kanallardagi qo'shimcha xarajatlar aslida daromad va konversiyalarni qanday harakatlantirishining xolis baholarini olasiz degani. Biz tarixiy xarajatlar qarorlari natijalarga ham ta'sir qiladigan kuzatilmagan omillar (brend kuchi, mavsumiylik, raqobat shiddati) bilan qanday bog'liqligini aniq modellashtiramiz, keyin har bir marketing dastagi haqiqiy davolash ta'sirini ajratamiz. Bizning metodologiyamiz [tanlashdan keyingi xulosa](/research#post-selection-inference) va [debiased machine learning](/research#double-debiased-ml) ga asoslangan.
Bizning MMM yechimlarimizni joriy qilgan iste'mol tovarlari kompaniyalari byudjetni yaxshiroq taqsimlash orqali marketing samaradorligini yaxshilaydi. Media kompaniyalari qaysi kanal kombinatsiyalari barqaror ROI ni harakatlantirishini aniqlaydi. Moliya xizmatlari firmalari reklama ta'sirining uzoq muddatli brend ta'sirini qisqa muddatli konversiya ta'sirlaridan alohida modellashtiradi, bu ba'zi kanallar an'anaviy tahlilda nima uchun kam baholangan ko'rinishini ochib beradi.
Natija - bu auditdan o'tadigan va ekonometrik qat'iylik testlaridan o'tadigan marketing samaradorligining yagona ko'rinishi bo'lib, byudjetlarni ishonchli taqsimlash uchun sizga ishonch beradi.
Bizningmetodologiyamiz
Ma'lumotlarni sintez qilish
Keng qamrovli analitik asos yaratish uchun mavjud ma'lumotlar manbalaringizni integratsiyalaymiz.
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.
Boshlashga 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
