数据从业者的痛点
我们了解您的痛点
我有数据，却缺乏稳健的统计方法来分析因果关系。
我们如何解决: 驱动因素建模，超越相关性分析。
媒介模型是黑箱，难以为其辩护。
我们如何解决: 透明、可解释的 MMM，并配有模拟器。
我需要应用于业务问题的 ML，而不是学术问题。
我们如何解决: 以决策为导向的机器学习项目。
我的团队把时间浪费在为重复性模型写代码上。
我们如何解决: Levers，我们的无代码统计建模平台。
特定项目缺少临时性的产能支持。
我们如何解决: 按需组建的数据科学专项小组。
我想在规模化之前快速验证假设。
我们如何解决: Fast Test 与分析原型验证。
您的团队正在问的问题
我们解答的问题
- 哪种方法最适合为我的问题建模因果关系？
- 如何让我的媒介模型可解释、经得起质询？
- 如何把 ML 应用到这个业务决策上？
- 如何让团队不写代码也拥有建模自主性？
- 如何在特定项目上扩充分析产能？
我们已解决过这类问题
我们了解您的行业
媒体与ROI · 医疗健康
我们如何帮助一家拉美医疗健康巨头将CAC降低37%、ROAS提升60%
我们利用历史数据和专有技术，在媒体策略中发现了近70%的改进机会，潜在收益为+R$2.4M/年。
团队拥有 Growth Engineering（前 Ambev）、数据科学与 AI/ML 背景。
“他们灵活调整了范围来贴合我们真正的问题，又没有失去深度。我们带走的是一个决策，而不是一份压箱底的报告。”
Bruno de Oliveira
增长负责人 · Adsplay X
10亿+
人受到我们洞察的影响
10+
个国家的项目经验
信任Okiar、由我们解答业务问题的品牌
灵活变通，成就可能
我们可以在哪个建模挑战上帮到您？