AI dəstəkli marketinq miksi modelləşdirilməsi, e-ticarət brendinə istifadəçi səviyyəsində izləmə əvəzinə, zamanla cəmlənmiş xərclər və gəlirlərdən istifadə edərək hər bir kanalın satışa nə qədər töhfə verdiyini qiymətləndirməyə kömək edir. Maşın öyrənməsi və Bayesian metodları uyğunlaşmanı sürətləndirir, bir çox model versiyasını sınaqdan keçirir və nəticələri büdcə ssenarilərinə çevirir. Bu, ən azı iki illik həftəlik məlumatı və bir neçə ödənişli kanalı olan mağazalar üçün ən yaxşı işləyir.
Marketinq miksi modelləşdirilməsi nədir və AI nə əlavə edir?
Marketinq miksi modelləşdirilməsi və ya MMM, onilliklərdir mövcud olan statistik bir metoddur. O, satışları kanal başına xərclər kimi marketinq girişlərinə, üstəgəl mövsümilik, qiymət dəyişiklikləri və promosyonlar kimi kənar amillərə qarşı reqressiya edir. Çıxış, hər bir kanalın artan təsirinin və bu təsirin necə azaldığının və ya doyduğunun qiymətləndirilməsidir.
AI hissəsi əsasən avtomatlaşdırma və qeyri-müəyyənlik haqqındadır. Meta-nın Robyn və Google-un Meridian kimi açıq mənbəli layihələri, bir çox namizəd modelləri uyğunlaşdırmaq, məntiqli olanları seçmək və tək bir rəqəm əvəzinə etibarlı diapazonlar bildirmək üçün təkamül hiperparametr axtarışı və ya Bayesian nəticə çıxarma kimi üsullardan istifadə edir. Böyük dil modelləri indi analitiklərə məlumatları təmizləməyə, konfiqurasiyanı yazmağa və nəticələri texniki olmayan maraqlı tərəflərə izah etməyə kömək edir.
E-ticarət brendləri niyə MMM-ə qayıdır?
Klik əsaslı atributsiya daha az tam hala gəldi. Brauzer məxfilik xüsusiyyətləri, razılıq bannerləri və Apple-ın Tətbiq İzləmə Şəffaflığı piksellərin görə bildiklərini azaldır. Platforma idarəetmə panelləri də özlərini kreditləşdirməyə meyllidir, buna görə də Meta, Google və TikTok-da bildirilən dönüşümlərin cəmi çox vaxt Shopify-dakı faktiki sifarişləri aşır.
MMM bundan yan keçir, çünki kukilərə ehtiyacı yoxdur. O, ümumi həftəlik gəlirə və ümumi həftəlik xərclərə baxır, ona görə də hər bir kanala eyni qayda ilə yanaşır. Bu, platforma hesabatları razılaşmadıqda onu faydalı bir hakim edir.
Onlayn mağaza üçün praktiki istifadə halları
Kanallar arasında büdcənin yenidən bölüşdürülməsi
Ən çox yayılmış istifadə ssenari planlaşdırıcısıdır. Model cavab əyrilərini qiymətləndirdikdən sonra, ödənişli sosial büdcənin bir hissəsini axtarışa keçirsəniz və ya yavaş bir ayda filial xərclərini azaltsanız, proqnozlaşdırılan gəlirə nə olacağını soruşa bilərsiniz. Alət bir bölgü təklif edir; komanda stok səviyyələrini və marjaları nəzərə alaraq qərar verir.
Doymanın tapılması
Cavab əyriləri əlavə xərclərin harada geri qayıtmadığını göstərir. Məsələn, dəriyə qulluq brendi Meta-dakı axtarış kampaniyalarının müəyyən bir həftəlik büdcədən yuxarı düzləşdiyini, YouTube-un isə hələ də yerinin olduğunu tapa bilər. Bu tapıntını kor-koranə yerinə yetirmək deyil, sınaqdan keçirmək lazımdır.
Piksellərin qaçırdığı kanalların ölçülməsi
Podkastlar, influencer toxumu, evdən kənar və TV klik məlumatlarında az iz buraxır. MMM, xərclər zamanla ölçülə biləcək qədər dəyişdiyi müddətcə, onları xərc və ya təəssürat seriyası kimi daxil edə və rəqəmsal kanallarla yanaşı təsirlərini qiymətləndirə bilər.
- Ödənişli axtarış, ödənişli sosial, video və filiallar üzrə rüblük büdcə planlaşdırılması
- Brend axtarışının yuxarı hunili media tərəfindən idarə olunub-olunmadığını yoxlamaq
- Mövsümi promosyonların reklam xərclərindən ayrı olaraq artımını qiymətləndirmək
- Mövcud bazarlardan cavab əyrilərindən istifadə edərək yeni bazarlar üçün real hədəflər təyin etmək
- Maliyyəyə marketinq gəlirinin kanal-neytral görünüşünü vermək
Başlamazdan əvvəl hansı məlumatlara ehtiyacınız var?
Məlumat keyfiyyəti nəticəni alqoritmdən daha çox müəyyən edir. Əksər praktikantlar iki-üç illik həftəlik məlumatı tövsiyə edirlər ki, model mövsümiliyi marketinqdən ayıra bilsin. Gündəlik məlumat daha səs-küylüdür, lakin yüksək həcmli mağazalar üçün işləyə bilər.
- Shopify, WooCommerce və ya ERP-dən həftəlik gəlir və ya sifarişlər, ideal olaraq qaytarılmalar çıxıldıqdan sonra
- Hər bir reklam platformasından kanal başına həftəlik xərclər və mümkün olduqda təəssüratlar
- Promosyon təqvimi, qiymət dəyişiklikləri və endirim dərinliyi
- Satışları boğan stok tükənmələri və sayt kəsilmələri
- Tətillər kimi xarici amillər və izləyə bilsəniz rəqib fəaliyyəti
Heç vaxt dəyişməyən xərclər bir problemdir. İki il ərzində hər həftə axtarışa eyni məbləği xərcləmisinizsə, modelin öyrənəcəyi heç nə yoxdur. Planlaşdırılmış dəyişiklik, hətta təvazökar olsa belə, sonrakı modelləri daha məlumatlandırıcı edir.
AI dəstəkli MMM-in limitləri nələrdir?
MMM cəmlənmiş məlumatlarda korrelyasiyanı qiymətləndirir və adstock və doyma ilə bağlı fərziyyələrə əsaslanır. Oxşar uyğunluğa malik iki model kanalın dəyəri ilə bağlı razılaşmaya bilər. Buna görə də yaxşı təcrübə modeli geo-saxlama testləri və ya platforma dönüşüm artımı tədqiqatları kimi təcrübələrlə kalibrləyir və Meridian və Robyn hər ikisi eksperimental nəticələri prior və ya kalibrləmə nöqtələri kimi daxil etməyi dəstəkləyir.
O, həm də reaksiya vermək üçün yavaşdır. Həftəlik model sizə dünən hansı reklam yaradıcılığının qalib gəldiyini deməyəcək. Onu strateji bölgü üçün istifadə edin və platforma hesabatlarını və A/B testlərini taktiki qərarlar üçün saxlayın.
Meridian, Robyn və satıcı arasında necə seçim edirsiniz?
Açıq mənbəli alətlərdən istifadə etmək pulsuzdur, lakin R və ya Python oxuya bilən və nəticəni sorğulaya bilən bir analitikə ehtiyac duyur. Robyn R dilində yazılmışdır və avtomatlaşdırılmış model seçimi və büdcə ayırıcısı ilə tanınır. Meridian, geo-səviyyəli məlumatlar və əhatə dairəsi və tezlik girişləri üçün dəstəyi olan, Bayesian metodları üzərində qurulmuş bir Python kitabxanasıdır.
Kommersiya MMM platformaları oxşar statistikaları idarəetmə panelində və xidmət komandasında əhatə edir. Onlar quraşdırma vaxtına qənaət edirlər, lakin fərziyyələri görməyi çətinləşdirə bilərlər. Hansı yolu seçirsinizsə seçin, priorları, uyğunluq diaqnostikasını və modelin saxlama dövrlərinə qarşı necə təsdiqləndiyini görməyi tələb edin.
- Daxili analitika bacarıqlarınız olduqda və tam nəzarət istədikdə açıq mənbəni seçin
- Sürət şəffaflıqdan daha vacib olduqda və büdcə imkan verdikdə satıcını seçin
- Hər iki halda, sənədləşdirilmiş fərziyyələrdə və təcrübəyə əsaslanan kalibrləmədə israr edin
Bir və ya iki ödənişli kanalı olan kiçik bir mağazanın MMM-ə ehtiyacı olmaya bilər. Hər platformada sadə artım testləri, kanal miksi böyüyənə qədər əsas suallara cavab verə bilər.
Alien Road AI dəstəkli marketinq miksi modelləşdirilməsini necə tətbiq edir
Kəşf ilk gəlir. Tipik bir işdə biz müştərinin sifariş məlumatlarını və reklam hesablarını yoxlayırıq, xərc tarixçəsi olan hər bir kanalı siyahıya alırıq və stok tükənmələri, izləmə fasilələri və ya bir dəfəlik hadisələrdən təsirlənən həftələri qeyd edirik. Biz müştəri ilə modelin hansı biznes sualına cavab verməli olduğu barədə razılaşırıq, çünki hər şey üçün qurulmuş bir model nadir hallarda heç nəyə cavab verir.
Quraşdırma təmiz bir həftəlik verilənlər bazası qurmaq, sonra müştəri ilə açıq şəkildə müzakirə etdiyimiz priorlarla Meridian və ya Robyn kimi açıq mənbəli bir modeli uyğunlaşdırmaq deməkdir. Məlumat təmizləmə skriptlərini və sənədləşdirməni sürətləndirmək üçün dil modellərindən istifadə edirik, lakin hər bir əmsal bir analitik tərəfindən yoxlanılır. Kanalın qiymətləndirilməsinin ağlabatan görünmədiyi yerdə, rəqəmə inanmaqdansa, geo və ya saxlama testi təklif edirik.
Hesabat qısa bir ssenari göyərtəsi və aylıq və ya rüblük yenilənən canlı planlaşdırıcıdır. O, tək rəqəmləri deyil, diapazonları göstərir və hansı nəticələrin təcrübələrlə dəstəkləndiyini bildirir. Zaman keçdikcə model hər yeni testlə yenidən kalibrlənir, buna görə də onun məsləhətləri daha sabit olur.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
İki illik həftəlik gəliri və kanal başına xərcləri bir vərəqə ixrac edin və ona xətt qrafiki kimi baxın. Xərc xətləri düzdürsə və ya məlumatda boşluqlar varsa, hər hansı bir alət seçməzdən əvvəl bunu düzəldin. Sonra Meridian və ya Robyn üçün başlanğıc bələdçisini oxuyun və demo verilənlər bazasını işə salın ki, öz məlumatlarınız daxil olmazdan əvvəl komandanız girişləri başa düşsün.
Oxumağa davam edin: Reklam · AI Reklam Optimizasiyası