Marketinq miksi modelləşdirilməsi və ya MMM, istifadəçi izləmə əvəzinə aqreqasiya edilmiş həftəlik və ya gündəlik məlumatlardan istifadə edərək hər bir marketinq kanalının satışlara nə qədər töhfə verdiyini hesablayan statistik metoddur. Google-un Meridian və Meta-nın Robyn kimi açıq mənbəli layihələri də daxil olmaqla, AI dəstəkli alətlər modellərin qurulmasını asanlaşdırır. Kiçik bizneslər təxminən iki illik ardıcıl xərc və satış məlumatlarına sahib olduqları təqdirdə başlaya bilərlər.
MMM niyə yenidən dəbdədir?
Klik əsaslı atributsiya daha az etibarlı hala gəlib. Brauzer məxfilik xüsusiyyətləri, razılıq tələbləri və tətbiq izləmə dəyişiklikləri bir çox konversiyanın reklam klikinə bağlanmasının mümkünsüzlüyü deməkdir. Platforma hesabatları da özlərini tərifləməyə meyllidir. MMM, şəxsi məlumatlar olmadan, zamanla xərc və nəticələr arasındakı əlaqəyə baxaraq bunun qarşısını alır.
Metod onilliklər əvvələ aiddir, lakin əvvəllər bahalı məsləhətçilər tələb edirdi. Açıq mənbəli kitabxanalar, daha ucuz hesablama və AI kodlaşdırma köməkçiləri maneəni aşağı salıb. Cədvəllərlə və bir qədər Python ilə rahat olan və ya bir analitiklə işləyən marketoloq artıq əsas bir model işlədə bilər.
MMM kiçik biznes üçün realdırmı?
Bu, şirkətin ölçüsündən deyil, məlumatdan asılıdır. MMM dəyişikliyə ehtiyac duyur: Meta-ya daha çox, Google-a daha az xərclədiyiniz həftələr, bir kanalda fasilə, mövsümi artım. Əgər bir ildir hər həftə eyni iki kanala eyni məbləği xərcləmisinizsə, modelin öyrənəcəyi çox şey yoxdur.
- Ən azı 18-24 aylıq həftəlik məlumat ümumi bir qaydadır
- Hər reklam platformasından həftəlik kanal üzrə xərclər
- Reklam platformalarından deyil, mağazanızdan və ya CRM-dən həftəlik satışlar və ya potensial müştərilər
- Məlum hadisələr: promosyonlar, qiymət dəyişiklikləri, stokun bitməsi, tətillər
- İdeal olaraq kanallar arasında xərclərdə təbii dəyişiklik
İki kanal üzrə az məbləğ xərcləyən bir biznes üçün daha sadə bir yanaşma daha yaxşı ola bilər: planlaşdırılmış on-off testləri və ya hər dəfə bir kanalda coğrafi testlər. MMM bir neçə kanal olduqda və büdcənin hara köçürüləcəyi sualı real olduqda dəyərli olur.
Hansı alətlərdən istifadə edə bilərsiniz?
Meridian, Google-un Python dilində yazılmış açıq mənbəli Bayesian MMM çərçivəsidir. Robyn, Meta-nın R dilində qurulmuş və Python interfeysi mövcud olan açıq mənbəli paketidir. Hər ikisi pulsuzdur və GitHub-da sənədləşdirilib. Həmçinin, e-ticarət markalarına yönəlmiş, modelləşdirməni idarə panelində birləşdirən kommersiya SaaS alətləri də mövcuddur.
AI dəstəyi bir neçə yerdədir. ChatGPT, Claude və ya Gemini kimi kodlaşdırma köməkçiləri məlumatların təmizlənməsi və model skriptlərinin yazılmasına kömək edir. Kitabxanaların özləri bir çox model parametrlərini sınamaq üçün avtomatlaşdırılmış optimallaşdırmadan istifadə edir. Dil modelləri nəticələri sadə dildə izah etməyə kömək edə bilər, baxmayaraq ki, bir şəxs izahatı rəqəmlərlə yoxlamalıdır.
İlk modeli addım-addım necə qurmaq olar?
- Addım 1: Google Ads, Meta Ads Manager və digər ödənişli mənbələrdən həftəlik kanal xərclərini ixrac edin
- Addım 2: Shopify, WooCommerce və ya CRM-dən həftəlik gəliri və ya potensial müştəriləri ixrac edin
- Addım 3: Promosyonlar, tətillər və qiymət dəyişiklikləri üçün sütunlar əlavə edin
- Addım 4: Məlumatları boşluqlar və aşkar səhvlər üçün yoxlayın, məsələn, izləmə problemi səbəbindən sıfır satış olan bir həftə
- Addım 5: Kitabxananın standart parametrləri və sənədləşdirmə nümunəsi ilə əsas bir model işlədin
- Addım 6: Kanal töhfəsi təxminlərini və onların qeyri-müəyyənlik diapazonlarını nəzərdən keçirin
- Addım 7: Nəticələri keçmiş fasilənin təsiri kimi bildiyiniz hər hansı bir şeylə müqayisə edin
- Addım 8: Modelin ən böyük iddiasını yoxlamaq üçün bir test planlaşdırın
Yeni başlayanlar hansı səhvlərdən qaçınmalıdır?
Birinci səhv nəticəni həqiqət kimi qəbul etməkdir. MMM diapazonlarla təxminlər verir və kiçik məlumat dəstləri üçün bu diapazonlar geniş ola bilər. Əgər model bir kanalın xərcinin üç qatını qaytardığını və diapazonun birdən altıya qədər olduğunu deyirsə, dürüst nəticə ‘hələ bilmirik’dir.
İkinci səhv marketinq olmayan şeyləri görməməzlikdən gəlməkdir. Qiymət düşməsi, yeni rəqib və ya viral sosial yazı satışları artıra bilər. Əgər bunlar məlumatlarda yoxdursa, model onları həmin həftə daha çox xərclənən kanala aid edəcək.
- Reklam platformasının konversiya saylarını nəticə kimi istifadə etməyin
- Xərc dəyişikliyi olmayan kanalları daxil edib aydın cavablar gözləməyin
- Bir model işə salınmasına əsaslanaraq böyük büdcə dəyişiklikləri etməyin
- Hər həftə biznesdə nələrin dəyişdiyini qeyd edin
Nəticələri qərarlara necə çevirmək olar?
Modeldən bir fərziyyə formalaşdırmaq üçün istifadə edin, sonra onu sınayın. Əgər MMM YouTube-un klik atributsiyasından daha çox töhfə verdiyini göstərirsə, YouTube xərclərini müəyyən bir müddət üçün nəzarətli şəkildə artırın və ya coğrafi test keçirin və ümumi satışların cavab verib-vermədiyini görün. Meta və Google hər ikisi bəzi reklamçılar üçün tapıntıları təsdiqləməyə kömək edə biləcək lift tədqiqatı alətləri təklif edir.
Yeni məlumatlar gəldikcə modeli hər rüb yenidən işlədin. Zamanla, model təxminləri və eksperiment nəticələrinin birləşməsi hər ikisindən daha etibarlı bir görünüş verir.
Alien Road AI dəstəkli marketinq miksi modelləşdirilməsini necə tətbiq edir
Daha kiçik bir reklamçı üçün tipik bir işdə, biz məlumat hazırlığı yoxlaması ilə başlayırıq: nə qədər təmiz xərc və satış məlumatı var, hansı kanallar modelləşdirmək üçün kifayət qədər dəyişir və hansı biznes hadisələri qeyd olunmalıdır. Məlumat çox azdırsa, əvvəlcə strukturlaşdırılmış testləri tövsiyə edirik və MMM-in sonradan mümkün olması üçün məlumat toplanmasını qururuq.
Məlumat hazır olduqda, analitiklərimiz açıq mənbəli çərçivə ilə model qurur, hər bir fərziyyəni sənədləşdirir və nəticələri tək rəqəmlər əvəzinə qeyri-müəyyənlik diapazonları ilə təqdim edir. Tövsiyələr həmişə bir təsdiq testini əhatə edir. Rüblük hesabat modeli yeniləyir, proqnozlaşdırılan və faktiki nəticələri müqayisə edir və büdcə planını tənzimləyir.
İlk modeli qəsdən kiçik saxlayın. Üç və ya dörd kanal, bir neçə nəzarət dəyişəni və aydın sənədləşdirmə sizə komandada heç kimin maliyyə şöbəsinə izah edə bilməyəcəyi iddialı bir modeldən daha çox şey öyrədəcək.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Son iki il üçün hər həftəyə bir sətir olan bir cədvəl yaradın. Kanal üzrə xərclər və öz mağazanızdan və ya CRM-dən gəlir üçün sütunlar əlavə edin. Bacardığınızı doldurun və boşluqları qeyd edin. Əgər əksər həftələr üçün təmiz məlumat və dəyişən ən azı iki kanalınız varsa, ilk model üçün hazırsınız.
Oxumağa davam edin: Reklam · AI Reklam Optimizasiyası