INCRMNTAL 是一家来自以色列的先进广告成效衡量平台，专门透过因果推模型（causal models）来持续评估行销活动的真实增量效益（Incrementality）。在当前隐私权意识高涨、追踪限制重重的数位环境下，行销人员往往面临传统归因模型失准、或必须执行复杂且影响营收的保留测试（Holdout tests）之痛点。INCRMNTAL 巧妙地绕过了这些障碍，不依赖耗时的专属保留测试，也无须进行侵犯隐私的使用者层级追踪，就能在网页与行动应用程式的现有广告活动资料中，精准计算出广告带来的实际成长。
解决行销归因与隐私的双重困境
过去，品牌若想知道广告是否真的带来「额外」转换，通常得停掉一部分消费者的广告作为对照组，这往往会直接牺牲短期业绩。INCRMNTAL 透过强大的演算法分析现有资料，自动化且持续性地提供因果推断，解决了传统归因工具无法衡量「自然成长与广告效益差异」的盲点。这套软体特别适合行销预算庞大、跨渠道投放复杂的中大型企业，以及高度重视使用者隐私、无法再依赖旧有追踪技术的行动与网页广告主，帮助团队在瞬息万变的市场中做出最准确的预算配置与最佳化决策。
主要功能
- 持续性广告增量评估
- 基于因果模型的演算法
- 免除使用者层级追踪
- 无需执行专属保留测试
- 支援网页与行动应用程式
优点
- 保护使用者隐私不违规
- 节省测试时间与机会成本
- 提供即时且客观的行销成效
缺点
- 需要一定规模的广告资料
- 学习曲线相对陡峭
使用场景
- 跨渠道广告预算最佳化
- 行销活动真实效益评估
- 隐私限制下的成效归因
编辑点评
INCRMNTAL 以因果模型突破隐私限制，是重视真实成效与隐私的行销团队之利器。
常见问题
INCRMNTAL 如何在没有保留测试的情况下衡量增量？
它透过先进的因果推模型，分析现有的行销与业务资料来持续估算广告带来的真实增量。
这套平台需要追踪使用者个人的资料吗？
不需要，INCRMNTAL 采用不依赖使用者层级追踪的方法，完美符合当前的隐私权趋势。
它适合哪种规模的广告主使用？
适合预算规模较大、进行跨渠道行销且重视真实广告效益的网页与行动应用程式广告主。
