AI dəstəkli marketinq miksi modelləşdirməsi, maşın öyrənməsi və avtomatlaşdırmadan istifadə edərək, zamanla toplanmış məlumatlar əsasında hər bir marketinq kanalının satışlara nə qədər töhfə verdiyini qiymətləndirir. Google-un Meridian və Meta-nın Robyn kimi açıq mənbəli alətləri bunu böyük brendlərdən kənarda da əlçatan edib. Pilotdan büdcələri istiqamətləndirən bir modelə keçmək üçün təmiz həftəlik məlumatlar, kalibrləmə üçün təcrübələr, dürüst qeyri-müəyyənlik diapazonları və modeli yeniləmək üçün bir rutin tələb olunur.
Marketinq miksi modelləşdirməsi nədir və AI burada hansı rolu oynayır?
Marketinq miksi modelləşdirməsi (MMM), satışları və ya konversiyaları marketinq xərcləri, qiymətlər, mövsümilik, promosyonlar və bayramlar kimi xarici amillərlə əlaqələndirən statistik yanaşmadır. Toplanmış məlumatlardan istifadə etdiyi üçün istifadəçi səviyyəsində izləməyə ehtiyac duymur, bu da onu kuki itkisinə və məxfilik qaydalarına qarşı davamlı edir.
AI bir neçə yolla daxil olur. Robyn minlərlə model variantını test etmək üçün avtomatlaşdırılmış hiperparametr axtarışından istifadə edir. Google-un Bayesian çərçivəsi olan Meridian, kanal təsirlərini qeyri-müəyyənliklə qiymətləndirir və əvvəlki bilikləri və təcrübə nəticələrini özündə birləşdirə bilir. Dil modelləri indi analitiklərə nəticələri araşdırmaq və hesabatlar hazırlamaq üçün kömək etmək üçün istifadə olunur, baxmayaraq ki, onlar model spesifikasiyasına qərar verməməlidirlər.
Biznesiniz MMM üçün hazırdırmı?
MMM tarixçə və dəyişkənliklə ən yaxşı işləyir. Başlamazdan əvvəl yoxlayın:
- Satış və xərclər üçün ən azı iki illik, idealdır ki, üç illik həftəlik məlumatlar.
- Zamanla dəyişən xərclər; sabit büdcəli kanalları ölçmək çətindir.
- Əhəmiyyətli büdcələri olan bir neçə kanal, o cümlədən istifadə olunarsa, oflayn media.
- Gəlir, sifarişlər və ya ixtisaslı potensial müştərilər kimi aydın nəticə dəyişəni.
- Reqressiyanı başa düşən və nəticələri qeyri-mütəxəssislərə izah edə bilən bir analitik.
Bir və ya iki kanalı olan kiçik bizneslər çox vaxt MMM-dən daha çox sadə təcrübələrdən faydalanırlar. Məsələn, yalnız Google Ads və Meta-dan istifadə edən regional pərakəndə satıcı, dörd həftə ərzində bir neçə uyğun şəhərdə Meta-nı söndürməklə çox şey öyrənə bilər.
İcra üçün yoxlama siyahısı: məlumatlar
Məlumatların hazırlanması ilk layihədə ən çox vaxt aparan hissədir. Bu maddələri nəzərdən keçirin:
- Hər platformadan kanal üzrə həftəlik xərcləri və təəssüratları və ya klikləri toplayın.
- Model geo səviyyədə işləyəcəksə, region üzrə bölünmüş həftəlik satışları toplayın.
- Nəzarət dəyişənlərini əlavə edin: qiymət dəyişiklikləri, promosyonlar, ehtiyatların tükənməsi, bayramlar və məlum olduqda rəqib hadisələri.
- Bütün seriyaları eyni həftə tərifi və vaxt qurşağına uyğunlaşdırın.
- Boşluqları və hər birinin necə doldurulduğunu sənədləşdirin.
Mümkün olduqda, geo-səviyyəli məlumatlar Meridian və oxşar alətlərə tək bir milli seriyadan daha çox siqnal verir. Təmizlənmiş cədvəllə yanaşı, xam ixracatları da saxlayın ki, kimsə soruşduqda modeldəki hər hansı bir rəqəm mənbəyinə qədər izlənilə bilsin.
İcra üçün yoxlama siyahısı: model
Məlumatlar hazır olduqdan sonra modeli intizamla qurun və yoxlayın:
- Sadə spesifikasiya ilə başlayın və yalnız əsaslandırıldıqda mürəkkəblik əlavə edin.
- Adstock (keçid) və doyma əyrilərinin hər kanal üçün ağlabatan göründüyünü yoxlayın.
- Yalnız təlim dövründə deyil, saxlanılan həftələrdə uyğunluğu nəzərdən keçirin.
- Qeyri-müəyyənliyi yoxlayın: çox geniş diapazona malik kanal büdcə hərəkətlərinə təkan verməməlidir.
- Nəticələri komandanın təcrübədən bildikləri ilə müqayisə edin və razılaşmadıqda səbəbini soruşun.
Kiçik xərcləri olan bir kanalın satışların böyük bir hissəsini təşkil etdiyini deyən model, adətən kəşf deyil, məlumat və ya spesifikasiya problemi yaşayır.
MMM-i necə kalibrləmək olar?
Kalibrləmə modeli səbəb-nəticə sübutları ilə əlaqələndirir. Adi alətlər lift tədqiqatları və geo təcrübələrdir. Meta və Google hər ikisi öz platformalarında konversiya lift testləri təklif edir və geo təcrübələr uyğun regionlarda xərcləri yandırır və ya söndürür. Ölçülmüş təsirlər modeldə prioritetlərə və ya kalibrləmə nöqtələrinə çevrilərək ağlabatan cavablar diapazonunu daraldır.
Hər il hər əsas kanal üçün ən azı bir təcrübə planlaşdırın. Kalibrləmə olmadan, MMM nəticələri tarixə yaxşı uyğunlaşa bilər və büdcələr dəyişərsə nə baş verəcəyi barədə hələ də yanlış məlumat verə bilər.
Nəticələrin necə istifadə ediləcəyi barədə razılaşın
Nəticələri təqdim etməzdən əvvəl maliyyə və rəhbərliklə onların necə istifadə ediləcəyi barədə razılaşın. Hər rübdə büdcənin kiçik bir hissəsinin dəyişdirilməsi, sınaqdan keçirilməsi və yenidən ölçülməsi, bir model işə salınmasında büdcənin yarısını köçürməkdən daha təhlükəsizdir. Tək rəqəmlər əvəzinə diapazonları göstərin.
Ümumi tələlər hansılardır?
Demək olar ki, hər ilk MMM-də bir neçə problem ortaya çıxır. Brend axtarışı çox vaxt ən yaxşı kanal kimi görünür, çünki digər media vasitələrinin yaratdığı tələbi ələ keçirir; ona ehtiyatla yanaşın və ya onu digər xərclərin nəticəsi kimi modelləşdirin. Eyni həftələrdə alınan TV və onlayn video kimi yüksək korrelyasiyalı kanalları yaxşı ayırmaq mümkün deyil, ona görə də gələcəkdə müxtəlif uçuşlar planlaşdırın. Məlumatlardan kənarda qalan promosyonlar isə eyni vaxtda işləyən istənilən mediaya aid edilir. Nəticələri təqdim etməzdən əvvəl bu məqamları nəzərdən keçirmək sonradan narahatlıq doğuran dönüşlərin qarşısını alır.
Pilotdan istehsala keçid
Pilot “bu bizim üçün işləyirmi?” sualına cavab verir. İstehsal isə modelin cədvəl üzrə yenilənməsi və planlaşdırmaya qidalanması deməkdir. Bu, reklam platformalarından və satış sistemlərindən BigQuery kimi anbara avtomatlaşdırılmış məlumat boru kəmərləri, yeniləmə kadansı (tez-tez aylıq və ya rüblük), model kodu üçün versiya nəzarəti və qısa standart hesabat tələb edir.
Həmçinin bir sahibə ehtiyacı var. Sahibsiz modellər kanallar dəyişdikcə, yeni platformalar başladıqca və köhnə məlumat tərifləri sürüşdükcə sakitcə çürüyür.
Alien Road AI dəstəkli marketinq miksi modelləşdirməsini necə tətbiq edir
Tipik bir əməkdaşlıqda biz hazırlıq baxışı ilə başlayırıq: məlumat tarixçəsi, xərclərin dəyişməsi, kanal sayı və modelləşdiriləcək nəticə. Əgər biznes hazır deyilsə, biz bunu deyirik və əvvəlcə təcrübələr təklif edirik.
Hazır müştərilər üçün biz müştərinin anbarına məlumat boru kəmərini qururuq, həftəlik və ya geo-səviyyəli seriyaları hazırlayırıq və Meridian və ya Robyn-i işə salırıq, aləti məlumat formasına və komanda bacarıqlarına görə seçirik. Biz əyriləri və qeyri-müəyyənliyi müştərinin analitiki ilə nəzərdən keçiririk, ən zəif kanalları kalibrləmək üçün lift və ya geo testlər hazırlayırıq və nəticələri tövsiyə olunan, təvazökar büdcə dəyişikliyi ilə diapazonlar kimi təqdim edirik. Hər dəyişiklikdən sonra biz dəyişikliyi ölçürük və modeli yeniləyirik, beləliklə hər rübün planı baş verənlərə qarşı yoxlanılır.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Son iki il üçün kanal üzrə həftəlik xərclər və həftəlik gəlirlə bir cədvəl qurun. Onları birlikdə qrafikləşdirin. Əgər satışlar da hərəkət edərkən xərclərin hərəkət etdiyini görə bilirsinizsə, MMM-in ehtiyac duyduğu dəyişkənliyə sahibsiniz; əgər hər xətt düzdürsə, modelləşdirmədən əvvəl geo testlə başlayın.
Oxumağa davam edin: Reklam · AI Reklam Optimizasiyası