Maqsadli marketing
Sabab-natija xulosasi bilan quvvatlanadigan maqsadli marketing nafaqat qaysi mijozlar kampaniyalarga javob berishini, balki nima uchun javob berishlarini va turli xabarlar heterogen populyatsiyalarga qanday ta'sir qilishini aniqlaydi. An'anaviy segmentatsiya korrelyatsiyaga tayanadi; bizning yondashuvimiz mijozlar kichik guruhlari bo'ylab sabab-natija davolash ta'sirlarini ochadi.
Biz qo'llaymizCausal Machine Learningmurakkab biznes muammolarini hal qilish uchun.
Biz har bir marketing interventsiiyasining haqiqiy qo'shimcha ta'sirini ajratish uchun randomizatsiyalangan nazorat sinovlari va kuzatuv sabab-natija xulosa usullarini qo'llaymiz. Bu siz baribir konvertatsiya qiladigan mijozlarga sarflangan isrofni yo'q qilasiz va marketingingiz eng kuchli sabab-natija ta'siriga ega bo'lgan yuqori qiymatli segmentlarni aniqlamoqdasiz degani. Sabab-natija o'rmonlari va Bayes qo'shimcha regressiya daraxtlari kabi usullardan foydalanib, biz qaysi mijoz xususiyatlari ma'lum xabarlar va kanallarga javobni bashorat qilishini ochib beradigan [heterogen davolash ta'sirlarini](/research#heterogeneous-treatment-effects) baholaymiz.
Bizning platformamizdan foydalanadigan tashkilotlar sotib olish sifatini saqlab qolgan holda mijozlarni sotib olish xarajatlarini sezilarli darajada kamaytirishi mumkin. Elektron tijorat chakana sotuvchilari ma'lum mahsulot tavsiyalariga javob berish ehtimoli eng yuqori bo'lgan mijozlarni aniq nishonga olib, elektron pochta kampaniyasi ROI ni yaxshilaydi. B2B kompaniyalar xabarlari o'lchanadigan xatti-harakatlar o'zgarishiga olib keladigan qaror qabul qiluvchi segmentlarini aniqlash orqali hisob asosidagi marketingni optimallashtiradi.
Platforma mijoz darajasida shaffof atributsiyani ta'minlaydi, shuning uchun siz har bir kampaniyadan qo'shimcha daromad qaysi auditoriyalarni keltirishini aniq tushunasiz.
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
