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应用场景

精准营销

由因果推断驱动的精准营销不仅能识别哪些客户响应营销活动,还能揭示他们为何响应以及不同信息如何影响异质群体。传统的细分依赖于相关性;我们的方法揭示跨客户子群体的因果处理效应。

我们应用因果机器学习解决复杂的业务挑战。

我们应用随机对照试验和观察性因果推断方法,分离每项营销干预的真正增量影响。这意味着您可以消除对那些无论如何都会转化的客户的浪费支出,并识别您的营销具有最强因果影响的高价值细分市场。使用因果森林和贝叶斯加性回归树等方法,我们估计[异质性处理效应](/research#heterogeneous-treatment-effects),揭示哪些客户特征预测对特定信息和渠道的响应。

使用我们平台的组织可以显著降低客户获取成本,同时保持获取质量。电商零售商通过精准定位最有可能响应特定产品推荐的客户,提高邮件营销投资回报率。B2B公司通过识别其信息能够推动可衡量行为变化的决策者细分,优化账户式营销。

该平台在客户级别提供透明的归因,让您准确了解哪些受众群体为每个营销活动带来增量收入。

我们的方法论

01

数据整合

我们整合您现有的数据源,构建全面的分析基础。

02

因果分析

使用 Double Machine Learning 识别真正的因果关系。

03

战略模拟

建模不同场景以预测您决策的影响。

04

运营规模化

部署与您现有系统集成的生产就绪模型。

精通之道在于从预测发生什么转变为理解为什么必然发生。

行业领袖信赖之选