Mô hình hỗn hợp tiếp thị
Mô hình hỗn hợp tiếp thị (MMM) xác định mỗi kênh đóng góp như thế nào vào kết quả kinh doanh, nhưng các phương pháp truyền thống bị thiên lệch khi chi tiêu giữa các kênh có tương quan. MMM nhân quả của chúng tôi giải quyết điều này thông qua các kỹ thuật kinh tế lượng tiên tiến tính toán đúng cho nhiễu và đồng thời.
Chúng tôi áp dụngCausal Machine Learningđể giải quyết các thách thức kinh doanh phức tạp.
Sử dụng các phương pháp bao gồm ước lượng biến công cụ, rừng nhân quả cho hiệu ứng không đồng nhất và mô hình chuỗi thời gian cấu trúc Bayes, chúng tôi tách biệt tác động nhân quả thực sự của mỗi kênh khỏi thiên lệch lựa chọn. Điều này có nghĩa là bạn nhận được các ước lượng không thiên lệch về cách chi tiêu gia tăng trong tìm kiếm có trả phí, hiển thị, xã hội, email và các kênh ngoại tuyến thực sự thúc đẩy doanh thu và chuyển đổi. Chúng tôi mô hình hóa rõ ràng cách các quyết định chi tiêu lịch sử tương quan với các yếu tố không quan sát được (sức mạnh thương hiệu, mùa vụ, cường độ cạnh tranh) cũng ảnh hưởng đến kết quả, sau đó phân lập hiệu ứng điều trị thực sự của mỗi đòn bẩy tiếp thị. Phương pháp của chúng tôi được xây dựng dựa trên [suy luận sau lựa chọn](/research#post-selection-inference) và [machine learning khử thiên lệch](/research#double-debiased-ml).
Các công ty hàng tiêu dùng triển khai giải pháp MMM của chúng tôi cải thiện hiệu quả tiếp thị thông qua phân bổ ngân sách tốt hơn. Các công ty truyền thông xác định các tổ hợp kênh nào thúc đẩy ROI bền vững. Các công ty dịch vụ tài chính mô hình hóa tác động thương hiệu dài hạn của quảng cáo tách biệt với hiệu ứng chuyển đổi ngắn hạn, tiết lộ tại sao một số kênh có vẻ bị đánh giá thấp trong phân tích truyền thống.
Kết quả là một cái nhìn thống nhất về hiệu quả tiếp thị có thể vượt qua kiểm toán và đạt các bài kiểm tra độ chặt chẽ kinh tế lượng, cho bạn sự tự tin để phân bổ lại ngân sách một cách tự tin.
Phương phápcủa chúng tôi
Tổng hợp dữ liệu
Chúng tôi tích hợp các nguồn dữ liệu hiện có của bạn để xây dựng nền tảng phân tích toàn diện.
Phân tích nhân quả
Sử dụng Double Machine Learning để xác định mối quan hệ nguyên nhân-kết quả thực sự.
Mô phỏng chiến lược
Mô hình hóa các kịch bản khác nhau để dự đoán tác động của các quyết định của bạn.
Quy mô vận hành
Triển khai các mô hình sẵn sàng sản xuất tích hợp với hệ thống hiện có của bạn.
Sẵn sàng bắt đầu?
Đội ngũ của chúng tôi kết hợp nghiên cứu tiên tiến với triển khai thực tế.
Liên hệ với chúng tôiĐào tạo Causal AI
Làm chủ framework DoubleML với các khóa học do chuyên gia hướng dẫn của chúng tôi.
DoubleML mã nguồn mở
Khám phá các gói Python và R của chúng tôi trên GitHub.
“Sự thành thạo là sự chuyển đổi từ dự đoán điều gì xảy ra sang hiểu tại sao nó phải xảy ra.”
Được tin dùng bởi các doanh nghiệp hàng đầu
