Admetrics

ໃຊ້ສະຖິຕິ Bayesian ເພື່ອປະເມີນຄຸນນະພາບໂຄສະນາ ແລະ ຜົນລັບເພີ່ມເຕີມຢ່າງแม่ນຍຳ

Paid 4.5

ນີ້ແມ່ນຫຍັງ

Admetrics ແມ່ນแพลตຟອມວິເຄາະຂັ້ນສູງທີ່ສ້າງຂຶ້ນສຳລັບแບຣນ DTC (Direct-to-Consumer) ໂດຍສະເພາະ, ໂດຍໃຊ້ສະຖິຕິ Bayesian ເປັນຫຼັກເພື່ອປັບປຸງການທົດສອບຄຸນນະພາບໂຄສະນາ ແລະ ແຄມເປນການຕະຫຼາດ. ເມື່ອຕ້ອງປະເຊີນໜ້າກັບแพลตຟອມໂຄສະນາຫຼັກໆ ເຊັ່ນ Meta, Google ແລະ TikTok, ນັກການຕະຫຼາດຫຼາຍຄົນມັກຈະປະສົບກັບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຕັດສິນຜົນງານເນື່ອງຈາກສຽງລົບກວນຂອງຂໍ້ມູນ. ເຄື່ອງມືນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ແບຣນສາມາດຊອກຫາໂຄສະນາທີ່ຊະນະເຊິ່ງມີຄວາມສຳຄັນທາງສະຖິຕິຢ່າງແທ້ຈິງໃນທົ່ວທຸກຊ່ອງທາງການຈາລະຈອນ, ພ້ອມທັງໃຫ້ການວິເຄາະການມອບໝາຍຜົນງານທີ່ຄຳນຶງເຖິງຄວາມເພີ່ມຂຶ້ນ (Incrementality-aware), ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໂຄສະນາຫຼຸດພົ້ນຈາກຈຸດບອດຂອງການມອບໝາຍຜົນງານແບບຄລິກແບບດັ້ງເດີມໄດ້ຢ່າງສິ້ນເຊີງ ແລະ ເຫັນການເຕີບໂຕທີ່ແທ້ຈິງຈາກທຸກໆງົບປະມານການຕະຫຼາດ.

ມັນແກ້ໄຂບັນຫາຫຍັງ

ໃນການດຳເນີນງານການຕະຫຼາດດິຈິຕອນປະຈຳວັນ, ຄວາມເຈັບປວດທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດສຳລັບຜູ້ໂຄສະນາແມ່ນ "ບໍ່ສາມາດຢືນຢັນໄດ້ວ່າຜົນງານໂຄສະນາເປັນການເໜັງຕີງແບບສຸ່ມຫຼືບໍ່" ແລະ "ຂໍ້ມູນການມອບໝາຍຜົນງານລະຫວ່າງແພລຕຟອມຕ່າງໆຂັດແຍ້ງກັນ". Admetrics ຜ່ານແບບຈຳລອງທາງສະຖິຕິທີ່ເຂັ້ມງວດ, ກັ່ນຕອງສຽງລົບກວນຂອງຕະຫຼາດໂດຍອັດຕະໂນມັດ ແລະ ແກ້ໄຂບັນຫາຕົວຢ່າງການທົດສອບ A/B ບໍ່ພຽງພໍ ຫຼື ການຕີຄວາມໝາຍທີ່ຜິດພາດ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ຟັງຊັນການມອບໝາຍຜົນງານແບບເພີ່ມຂຶ້ນທີ່ມີຢູ່ໃນຕົວ ສາມາດຊ່ວຍທ່ານประເມີນວ່າໂຄສະນາໃດທີ່ສ້າງລາຍໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງແທ້ຈິງ, ແທນที่จะເປັນການເກັບກ່ຽວຈາລະຈອນທຳມະຊາດທີ່ຈະສັ່ງຊື້ຢູ່ແລ້ວ. ນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ບໍ່ມີປະສິດທິພາບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ແຕ່ຍັງເລັ່ງຄວາມໄວໃນການປັບປຸງຄຸນນະພາບ ແລະ ຍຸດທະສາດການຕະຫຼາດ, ເຮັດໃຫ້ທີມງານສາມາດສຸມໃສ່ຄວາມຄິດສ້າງສັນທີ່ມີປະສິດທິພາບຢ່າງແທ້ຈິງ.

ຄຸນສົມບັດເດ่น

  • ການວິເຄາະສະຖິຕິ Bayesian
  • ການທົດສອບໂຄສະນາຂ້າມແພລຕຟອມ
  • ການມອບໝາຍຜົນງານແບບຄຳນຶງເຖິງຄວາມເພີ່ມຂຶ້ນ
  • ການເຊື່ອມໂຍງ Meta ແລະ Google
  • ການຕິດຕາມຜົນງານ TikTok

ຂໍ້ດີ

  • ໃຫ້ບົດສະຫຼຸບທີ່ມີຄວາມສຳຄັນທາງສະຖິຕິ
  • ລົບລ້າງຈຸດບອດຂອງການມອບໝາຍຜົນງານແບບດັ້ງເດີມ
  • ປັບປຸງຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນໂຄສະນາຢ່າງມີປະສິດທິພາບ

ຂໍ້ເສຍ

  • ເສັ້ນໂຄ້ງການຮຽນຮູ້ຂ້ອນຂ້າງຊັນ
  • ອອກແບບມາເປັນຫຼັກສຳລັບອີຄຳເມີຊ DTC ຕາເວັນຕົກ

ກໍລະນີການນำໃຊ້

  • ທົດສອບອັດຕາການແປງຂອງຄຸນນະພາບໂຄສະນາທີ່ແຕກຕ່າງກັນ
  • ປະເມີນຜົນປະໂຫຍດເພີ່ມຂຶ້ນຂອງໂຄສະນາຂ້າມແພລຕຟອມ
  • ປັບປຸງການຈັດສັນງົບປະມານການຕະຫຼາດໃຫ້ເໝາະສົມ

ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ

ເໝາະສົມສຳລັບທີມງານອີຄຳເມີຊ DTC ທີ່ເຕີບໂຕແລ້ວ ເຊິ່ງໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະ ການມອບໝາຍຜົນງານທີ່แม่ນຍຳ.

ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

Admetrics ຮອງຮັບແພລຕຟອມໂຄສະນາໃດແດ່?

ປັດຈຸບັນຮອງຮັບແພລຕຟອມໂຄສະນາດິຈິຕອນຫຼັກໆ ເຊັ່ນ Meta, Google ແລະ TikTok.

ເປັນຫຍັງຕ້ອງໃຊ້ສະຖິຕິ Bayesian ເພື່ອວິເຄາະໂຄສະນາ?

ສະຖິຕິ Bayesian ສາມາດກັ່ນຕອງສຽງລົບກວນຂອງຂໍ້ມູນໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໂຄສະນາສາມາດຕັດສິນໃຈທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ໄວຂຶ້ນເຖິງແມ່ນວ່າຈຳນວນຕົວຢ່າງຈະໜ້ອຍກໍຕາມ.

ການມອບໝາຍຜົນງານແບບເພີ່ມຂຶ້ນ (Incrementality Attribution) คือຫຍັງ?

ການມອບໝາຍຜົນງານແບບເພີ່ມຂຶ້ນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຊອກຫາຜູ້ບໍລິໂພກທີ່ສ້າງພຶດຕິກຳການຊື້ເນື່ອງຈາກເຫັນໂຄສະນາຢ່າງແທ້ຈິງ, ໂດຍບໍ່ລວມເອົາການລົບກວນຈາກຈາລະຈອນທຳມະຊາດທີ່ຈະຊື້ຢູ່ແລ້ວ.

ເຄື່ອງມື AI ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ

繁體中文版 →