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利用新一代监测技术自信优化推广活动。

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新一代监测

借助 AI 驱动的增量分析洞悉行业未来

告别营销中的不确定性，通过精准分析确定营销方向，在竞争中遥遥领先。

智能测试成就更明智的营销

借助 AI 驱动的数据分析，自信测试新渠道和推广活动，减少蚕食现象，提高营销效果。

精准数据，可靠洞见

Adjust 能够基于行业基准创建独有的模拟对照组，数据分析可信度达 95%。

以行动为导向

快速获取洞见，自信开展推广活动优化，收获实实在在的成果。 我们的产品可以提供有关推广活动暂停或拓展的切实建议，帮助营销人员快速采取行动。

面向未来的监测服务，值得您的信赖

我们的行业日新月异，但别担心，Adjust 的 AI 解决方案能在满足当前和未来隐私要求的前提下帮助您成功开展监测。

节约宝贵资源

Adjust 深刻理解您的需求并将其作为第一要务，将为您打造专属内部数据科学团队，提供高效增量分析且无需额外投入预算或资源。

值得信赖的精细数据

"Adjust 始终坚定不移地追求精准洞见，还能双管齐下，在提高监测精准度的同时，确保数据安全。这一点在当下以隐私安全为核心的移动行业非常重要。基于上述原因，Adjust 成了我们的首选 MMP。合作多年后，我们已经完全相信 Adjust 能够持续提供精准洞见。"

Linnéa Ghosh

数字营销分析师

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常见问题

什么是增量？

简言之，增量衡量的是营销活动对应用 KPI (如安装量、IAP 等) 的实际影响。

传统的增量监测涉及对照组和测试组。 这种方法会向测试组投放推广活动，对照组则不投放。 通过比较两组的表现，营销人员可以确定推广活动产生的增量提升。

然而，对于营销人员来说，A/B 测试可能成本高昂且耗时。 此外，随着各类隐私法规的出台，要开展详尽的增量 A/B 测试变得越来越难。

Adjust 的 AI 增量分析与传统增量分析有何不同？

我们的 AI 驱动型增量分析由预测模型和基于行业基准的独有模拟对照组提供支持。 Adjust 客户只需如常开展营销活动，而 Adjust 则对照相似应用 (即对照组) 分析推广活动表现。 由此产生的数据可以预测客户未更改测试变量 (预算、渠道等) 时的营销表现。这种增量监测方法无需基于特定用户的分群，可以灵活适应未来的行业变化。

什么是媒体组合模型？

媒体组合模型通过研究过去的销售情况来确定哪些因素推动了销售的发生，以此分析营销活动效果。组合是指对产品、价格、渠道和促销进行综合评估。 本质上，MMM 可以向营销人员展示广告效果，而营销人员可以将所学到的知识应用到未来的推广活动中，持续提高投资回报率 (ROI)。 MMM 的问世早于 cookie 和归因等技术，是帮助营销人员确定哪些渠道对用户获取 (UA) 最为有效的最早手段。 我们认为，这一做法将是后设备 ID 时代移动数据分析领域不可或缺的一部分。

如何在营销中使用预测型数据分析？

营销中的预测型数据分析是一种由数据驱动、借助预测模型实现的推广活动优化方法。预测模型是指基于历史数字营销数据集对未来表现做出准确预测的统计和计算技术。近来，预测型数据分析工具经常利用机器学习技术来构建预测模型。 预测型数据分析可以帮助应用营销人员以数据为基础制定清晰的效果指标和 KPI，从而改善营销效果监测。 准确预测客户行为和推广活动成果有助于更精确地评估营销活动和 ROI。

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