Ipolowo Afojusun
Ipolowo afojusun ti causal inference n ṣe agbara n ṣe idamo kii ṣe awọn alabara wo ni o dahun si awọn ipolongo nikan, ṣugbọn idi ti wọn fi dahun ati bi awọn ifiranṣẹ oriṣiriṣi ṣe n kan awọn olugbe ti o yatọ. Pipin aṣa da lori ibatan; ona wa n ṣe awari awọn ipa itoju idi kọja awọn ẹgbẹ-ẹgbẹ alabara.
A n loCausal Machine Learninglati yanju awọn ipenija iṣowo ti o nira.
A n lo awọn idanwo ti a ṣakoso laileto ati awọn ona imọran idi akiyesi lati ya ipa afikun gidi ti idasi ipolowo kọọkan sọtọ. Eyi tumọ si pe o n pa inawo ti a sọnu run lori awọn alabara ti yoo ti yipada lonakona ati ṣe idamo awọn ẹgbẹ iye giga nibiti ipolowo rẹ ni ipa idi to lagbara julọ. Nipa lilo awọn ona bii awọn igbo idi ati awọn igi ipadabọ afikun Bayesian, a n ṣe isiro [awọn ipa itoju ti o yatọ](/research#heterogeneous-treatment-effects) ti o fi han awọn abuda alabara wo ni o sọtẹlẹ idahun si awọn ifiranṣẹ ati awọn ikanni kan pato.
Awọn ajọ ti o n lo pẹpẹ wa le din awọn idiyele gbigba alabara ku ni pataki lakoko ti wọn n ṣetọju didara gbigba. Awọn alataja e-commerce n mu ROI ipolongo imeeli dara si nipa fojusi awọn alabara ti o ṣeeṣe julọ lati dahun si awọn iṣeduro ọja kan pato ni deede. Awọn ile-iṣẹ B2B n ṣe atunṣe ipolowo ti o da lori akọọlẹ nipa ṣiṣe idamo awọn ẹgbẹ oluṣe ipinnu nibiti ifiranṣẹ wọn n wakọ iyipada ihuwa ti a le wọn.
Pẹpẹ naa n pese ipinnu ti o han gbangba ni ipele alabara nitorinaa o ye ni pato awọn olugbe wo ni o n wakọ owo-wọle afikun lati ipolongo kọọkan.
IlanaWa
Idapọ Data
A n ṣopọ awọn orisun data rẹ to wa tẹlẹ lati kọ ipilẹ atupale ti o kun.
Atupale Idi
Lilo Double Machine Learning lati ṣe idamo awọn ibatan idi-ati-ipa gidi.
Iṣeṣiro Ilana
Ṣe awoṣe awọn ipo oriṣiriṣi lati sọtẹlẹ ipa awọn ipinnu rẹ.
Iwọn Iṣẹ
Gbe awọn awoṣe ti o ṣetan-fun-iṣelọpọ kalẹ ti o n ṣopọ pẹlu awọn eto rẹ to wa tẹlẹ.
“Oye ni iyipada lati asotele ohun ti yoo sele si oye idi ti o gbodo sele.”
Awon Asiwaju Ile-ise Gbekele Wa
