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AI, ML & Deep Learning

Machine learning impulsiona experimentos de geo-lift quasi

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It looks like you’ve shared a comprehensive guide to conducting a Quasi Geo-Lift Experiment, focusing on marketing analytics and the measurement of incremental impact from various campaigns. Here’s a summary of the key points and steps outlined in your text:

Overview of Quasi Geo-Lift Experiments

  • Purpose: Measure the impact of marketing changes without individual-level randomization, using geographical units for treatment and control.
  • Methodology: Utilize a synthetic control approach to compare treated geographies with a constructed control group based on historical data.

Practical Designs for Incremental Impact

  1. Randomized Controlled Trials (RCTs): Ideal for large ad platforms but limited in metrics.
  2. Geo-RCT: Utilizes geographical randomization.
  3. Quasi Geo-Lift: Does not require randomization, making it more flexible and applicable for various scenarios.

Key Advantages of Quasi Geo-Lift:

  • Works with fewer geographical units.
  • Strategic control over treatment application.
  • Allows for retrospective analysis.

Steps for Implementing a Quasi Geo-Lift Experiment

  1. Assess:

    • Determine how incrementality will be measured.
    • Identify the marketing triangulation variable.
  2. Budget:

    • Calculate the Minimum Detectable Effect (MDE) for actionable insights.
    • Align budget with unit economics to ensure meaningful results.
  3. Construct:

    • Choose treatment and control geographies.
    • Outline operational parameters to minimize contamination and ensure validity.
  4. Deliver:

    • Translate statistical findings into business impact metrics, such as Average Treatment Effect on Treated (ATT), Cost per Incremental Conversion (CPIC), and Net Profit.
  5. Evaluate:
    • Feed results back into marketing strategies.
    • Stress-test findings with placebo tests and assess external factors affecting outcomes.

Best Practices:

  • Use detailed daily data when possible.
  • Ensure sufficient pre- and post-treatment data.
  • Maintain operational standards to protect the integrity of the results.

Conclusion

  • The Quasi Geo-Lift approach enables marketers to assess the true impact of campaigns in a cost-effective and actionable manner, providing insights that drive future decision-making.

Feel free to ask if you would like to dive deeper into a specific section or need further clarification on any topic!

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Tiago F Santiago

Tiago F. Santiago é Analista de Marketing na C2HSolutions, onde, em sua atuação fixa, combina estratégia e tecnologia para impulsionar soluções digitais. Paralelamente, dedica-se como hobby à InkDesign News, contribuindo com a criação de notícias e conteúdos jornalísticos. Apaixonado por programação, ele projeta aplicações web e desenvolve sites sob medida, apoiando-se em sua sólida expertise em infraestrutura de nuvem — dominando Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud — para garantir que cada projeto seja escalável, seguro e de alta performance. Sua versatilidade e experiência técnica permitem-lhe transformar ideias em produtos digitais inovadores.

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