Маркетингтік аралас модельдеу (MMM)

Маркетингтік қоспаны модельдеу - бұл маркетингтік қызмет пен сыртқы факторлардың бизнес нәтижесіне, әдетте сатуға немесе кіріске қосқан үлесін жиынтық уақыт қатарларының деректерін пайдалана отырып бағалайтын статистикалық тәсіл. Жеке пайдаланушыларды бақылаудың орнына, ол нәтижелерді арна, баға, жарнама, тарату, маусымдық, бәсекелестік белсенділігі және экономикалық жағдайлар бойынша шығындарға қарсы регрессиялайды, әрбір кірістің үлесі мен оның азайып бара жатқан кірісін бағалайды.

Бұл әдіс сандық жарнамадан әлдеқайда бұрын пайда болған, ол теледидар, баспа және сыртқы жарнама сияқты медиа құралдарын жеке деңгейде ешқашан бақылай алмайтын тұтыну тауарлары компаниялары үшін жасалған. Оның жақында танымал бола бастауы пайдаланушы деңгейіндегі бақылаудың төмендеуінің тікелей салдары болып табылады: үшінші тарап cookie файлдары, мобильді идентификаторлар және сайтаралық өлшеулер сенімділігі төмендеген сайын, жиынтық модельдеу қайтадан өзекті болды, себебі ол пайдаланушы деңгейіндегі деректерді мүлдем қажет етпейді және сондықтан келісім деңгейлері мен платформа шектеулеріне әсер етпейді.

Оның негізгі артықшылықтары - қамту және бейтараптық. Оған пайдаланушы деңгейіндегі атрибуция көре алмайтын арналар, мысалы, теледидар, радио, баспа, демеушілік және үйден тыс арналар, сондай-ақ сандық арналар кіруі мүмкін, сондай-ақ оған баға белгілеу, маусымдық және атрибуция толығымен елемейтін макроэкономикалық жағдайлар сияқты маркетингтік емес факторлар кіруі мүмкін. Барлық арналар бір шеңберде бағаланатындықтан, ол платформа хабарлаған нәтижелердің жүйелік бұрмалануынан аулақ болады, мұнда әрбір платформа бірдей конверсияны талап етеді.

Оның шектеулері де құрылымдық сипатқа ие. Ол ұзақ тарихты, әдетте екі-үш жылдық тұрақты апталық деректерді талап етеді, бұл жас бизнесті және есеп берудегі үлкен өзгерістен кейінгі кез келген кезеңді қамтымайды. Әсерлерді бағалау үшін шығындардың нақты өзгеруі қажет, сондықтан тұрақты бюджетте ұсталатын арналарды бағалау мүмкін емес. Ол науқан немесе шығармашылық деңгейдегі егжей-тегжейлі мәліметтердің орнына арна деңгейіндегі нұсқаулықты шығарады, сондықтан күнделікті оңтайландыруға ақпарат бере алмайды. Арналар арасындағы өзара байланысты шығындар жеке үлестерді бөлуді қиындатады. Ал модель сипаттамаларын таңдау, соның ішінде ауыспалы әсерлер мен қанығу қисықтарының қалай өңделетіні нәтижелерге айтарлықтай әсер етеді, бұл екі құзыретті аналитиктің бір деректерден әртүрлі жауаптар бере алатынын білдіреді.

Бұл шектеулерге практикалық жауап - бір әдіске сүйенудің орнына триангуляция. Аралас модельдеу арнаға қосқан үлес пен бюджетті бөлудің стратегиялық көрінісін қамтамасыз етеді. Өсу эксперименттері нақты арналарды себептік тұрғыдан тексереді және модельдің басымдықтарын калибрлеу үшін пайдаланылуы мүмкін. Атрибуция ұшу кезінде оңтайландыру үшін тактикалық, нақты уақытқа жақын сигнал береді. Әрқайсысы жеке әлсіз; бірге қолданылғанда, олардың арасындағы келісім сенімділікті арттырады, ал келіспеушілік қай жерде зерттеу керектігін анықтайды.

Тәжірибе жүзінде қолдану әдетте модельдеу техникасына қарағанда деректерді дайындауға көбірек байланысты және дайындық айтарлықтай. Шығындар арналар мен кезеңдер бойынша үнемі жинақталуы керек, соның ішінде агенттік төлемдері мен өндіріс шығындары жалпы сомаға айтарлықтай әсер ететін жерде. Сыртқы факторларды, соның ішінде мүмкін болған жағдайда бәсекелестердің белсенділігін, бағаның өзгеруін, тарату өзгерістерін, тиісті санаттар үшін ауа райын және макроэкономикалық көрсеткіштерді анықтау және үйлестіру қажет. Жарнамалық кезеңдер мен бір реттік іс-шаралар модель олардың әсерін кез келген жарнамамен байланыстырмайтындай етіп белгіленуі керек. Ұйымдар бұл кезеңде өздерінің шығындар тарихын апта сайынғы егжей-тегжейлілікпен қалпына келтіре алмайтынын жиі анықтайды, бұл модельдің құрылғанына немесе құрылмағанына қарамастан, әрекет етуге тұрарлық қорытынды.

Ашық бастапқы кодты енгізулер мен кішігірім деректер жиынтығын орналастыратын және эксперименттік нәтижелердің модельге тікелей әсер етуіне мүмкіндік беретін байес фреймворктерінің пайда болуымен қабылдау айтарлықтай кеңейді. Дегенмен, құндылық деректердің сапасына және платформалық есептерге қайшы келетін нәтижелерге сәйкес әрекет етуге ұйымның дайындығына байланысты. Іс жүзінде модельдеудің өзі ... Деректерді талдауал ол хабарлайтын бюджеттік шешімдер тиесілі өсуді басқару және стратегиялық жоспарлау және кеңес беру, өйткені шығындарды арналар бойынша қайта бөлу әдетте аналитикалық мәселе ғана емес, сонымен қатар басқару мәселесі болып табылады.