成長の要因を測定・分析する
ラストクリックの枠を超えて、メディア、小売、運用データを連携させましょう。そうすることで、incrementality を立証し、リアルタイムで最適化を行い、実際に成長を牽引する要素を拡大することができます。
統合パフォーマンスビュー
賢明な投資判断
メディア投資に対する明確な責任体制を確立し、統合された知見を、より迅速かつ確信を持った意思決定へとつなげましょう。
因果関係の影響を立証する
iROASや、成長の真の要因を特定する高度なモデルを活用して、段階的な効果を測定します。
真の漸進的な影響
Pacvue 段階的な成長をどのようにPacvue
実績に基づく上昇率、予測値ではない
ハロー効果と波及効果を区別して、メディアによる総増加効果を測定する。
ベースラインの需要を正確に特定し、自然流入による成果と有料広告による効果を区別する。
支出レベルごとの増分弾力性をモデル化し、リフト効果を把握する。
attribution のバイアスを体系的に取り除き、増分的な影響を定量化する。
リフトに関する知見を戦略に活かす
SKU単位の増分効果分析を活用し、投資を的確に配分する。
ポートフォリオへの効果を最大化するため、新規顧客の獲得につながるキャンペーンを優先する。
支出レベルごとの需要の弾力性を把握し、スケール調整の判断を最適化する。
予算の配分は、ラストクリック指標ではなく、実証済みの増分収益に基づいて行う。
チャネルごとのリフトを比較する
Amazon、Walmart、TikTokなど、各プラットフォームで一貫してパフォーマンスを測定します。
メディア、営業、および業務データを統合し、単一の信頼できる情報源としてまとめます。
標準化された測定フレームワークと一目で把握できる業績インサイトを活用し、小売業者やチャネルを横断するコマンドセンターにおいて、経営陣向けのレポートを提供します
段階的な成長を測定、検証、拡大する。
チャネル横断的なリフトモデリングを統合し、ベースライン需要を分離して、ポートフォリオ全体における真の増分効果をベンチマークします。
Incrementality モデリングエンジン
attribution を超えた増分パフォーマンスをモデル化することで、実際の売上への影響を定量化します。
クロスチャネル・リフト測定
各チャネルにおける累積的な影響を比較し、成長の主な要因を特定する。
Attribution の透明性を求める
成長率の正確性を確保するため、新規需要と売上高のシフトを区別する。
AMC-Powered Insights
購買に至るまでのプロセスとオーディエンスの重複を分析し、メディアの真の影響力を把握する。
ポートフォリオ・リフトのベンチマーク比較
ASIN、カテゴリ、チャネルごとにパフォーマンスの向上度を比較する。
統合Incrementality フレームワーク
すべてのチャネルで、一貫したiROASの測定手法を適用する。
Pacvue 、大規模な統合型コマースの実行Pacvue
主要ブランドや広告代理店において、実績のあるパフォーマンス向上を実現。
商取引の未来を形作る洞察
小売メディアとコマースを形作るトレンド、ベンチマーク、そして展望を探る。