营销组合建模

使用包括工具变量估计、异质性效应因果森林和贝叶斯结构时间序列模型在内的方法，我们将每个渠道的真正因果影响与选择偏差分离。这意味着您可以获得付费搜索、展示广告、社交媒体、邮件和线下渠道增量支出如何真正推动收入和转化的无偏估计。我们明确建模历史支出决策如何与也影响结果的不可观测因素（品牌实力、季节性、竞争强度）相关，然后分离每个营销杠杆的真正处理效应。我们的方法论基于[选择后推断](/research#post-selection-inference)和[去偏机器学习](/research#double-debiased-ml)。

部署我们MMM解决方案的消费品公司通过更好的预算分配提高营销效率。媒体公司识别哪些渠道组合带来可持续的投资回报率。金融服务公司将广告的长期品牌影响与短期转化效果分开建模，揭示为什么某些渠道在传统分析中看起来被低估。

结果是一个能够通过审计和计量经济学严谨性测试的统一营销效果视图，让您有信心重新分配预算。