行銷組合模型

使用包括工具變數估計、異質效應的因果森林和貝葉斯結構時間序列模型在內的方法，我們將每個管道的真正因果影響與選擇偏誤分離。這意味著您可以獲得付費搜尋、展示廣告、社群、電子郵件和線下管道增量支出如何真正驅動收入和轉換的無偏估計。我們明確建模歷史支出決策如何與同樣影響結果的不可觀測因素（品牌實力、季節性、競爭強度）相關，然後分離每個行銷槓桿的真正處理效應。我們的方法論植根於[選擇後推論](/research#post-selection-inference)和[去偏機器學習](/research#double-debiased-ml)。

部署我們 MMM 解決方案的消費品公司透過更好的預算分配改善行銷效率。媒體公司識別哪些管道組合能驅動可持續的投資報酬率。金融服務公司將廣告的長期品牌影響與短期轉換效果分開建模，揭示為何某些管道在傳統分析中看起來被低估。

結果是行銷效果的統一視圖，能夠通過審計並符合計量經濟學嚴格性測試，讓您有信心重新分配預算。