滾動
行業解決方案

營銷與媒體

營銷和媒體業務通過了解什麼內容和活動推動參與度、收入和客戶忠誠度而取得成功。因果機械學習衡量真正的影響而非相關性,實現基於證據的優化支出分配和創意策略。

我們應用因果機械學習推動 營銷與媒體領域的創新。

我們的平台通過合成控制方法、雙重差分分析和[因果森林](/research#heterogeneous-treatment-effects)衡量活動的真正增量影響。這考慮了與活動時機相關但不反映活動影響的季節性趨勢、基線參與模式和外部事件。內容優化利用因果分析識別哪些信息元素、講故事方法和創意風格實際改變觀眾行為,而不僅僅是吸引眼球。歸因模型超越最後點擊謬誤,估計每個觸點如何貢獻轉化,考慮客戶按順序看到信息的事實,其中早期觸點創造後期觸點轉化的認知。

使用我們平台的媒體公司通過更好的預算分配看到營銷投資回報率的可衡量改善,創意團隊識別出關於什麼與受眾產生共鳴的實證指南,廣告銷售團隊向客戶提供活動效果的可信證據。流媒體和數字平台通過識別哪些內容屬性因果性地驅動觀看時間和訂閱留存來優化內容推薦和個性化。出版商通過向廣告商展示真正的增量覆蓋和效果,抵禦價格商品化來增加廣告變現。

該平台與廣告伺服器、營銷自動化平台和分析工具集成,直接在活動和參與數據上運營。

我們的方法論

01

行業分析

深入理解您所在行業獨特的挑戰和機遇。

02

因果分析

使用 Double Machine Learning 識別真正的因果關係。

03

戰略模擬

建模不同場景以預測您決策的影響。

04

運營規模化

部署與您現有系統集成的生產就緒模型。

精通之道在於從預測發生什麼轉變為理解為什麼必然發生。

行業領袖信賴之選