AI ilə dəstəklənən marketinq miksi modelləşdirməsi (MMM), fərdi istifadəçiləri izləmək əvəzinə, cəmlənmiş həftəlik və ya gündəlik məlumatlardan istifadə edərək hər bir marketinq kanalının satışlara nə qədər töhfə verdiyini qiymətləndirən statistik metoddur. AI və müasir Bayesian alətləri onu qurmağı daha sürətli, yeniləməyi daha asan və büdcə planlaşdırılması üçün daha faydalı edir. Bu, bir neçə kanalda xərcləmə edən və əlavə büdcənin harada işləyəcəyinə dair müstəqil cavablar istəyən brendlər üçün ən uyğun olanıdır.
MMM yeni deyil. İstehlak malları şirkətləri onilliklər ərzində, çox vaxt ixtisaslaşmış məsləhətçilər vasitəsilə, qurulması aylar çəkən modellərlə ondan istifadə ediblər. İki dəyişiklik onu yenidən canlandırdı: məxfilik qaydaları və brauzer məhdudiyyətləri istifadəçi səviyyəsində atributiyanı zəiflətdi və açıq mənbəli alətlər MMM-i daha kiçik komandalar üçün əlçatan etdi.
Ən tanınmış açıq mənbəli variantlar Meta-nın Robyn, əvvəlki LightweightMMM layihəsinin davamçısı olan Google-un Meridian və PyMC Labs-dan PyMC-Marketing-dir. Kommersiya platformaları da idarə olunan xidmət kimi MMM təklif edir. AI bir neçə nöqtədə işə düşür: avtomatlaşdırılmış model seçimi, daha sürətli Bayesian hesablaması, ssenari planlaşdırılması və nəticələrin təbii dildə izahı.
Marketinq miksi modelləşdirməsi necə işləyir?
Özündə MMM bir reqressiyadır. O, satışların və ya konversiyaların zaman seriyasını götürür və onu kanal üzrə marketinq xərcləri, üstəgəl mövsümilik, qiymət, promosyonlar, tətillər və iqtisadi şərait kimi digər amillərlə izah edir. Model hər bir amilin satışları nə qədər dəyişdiyini qiymətləndirir.
İki fikir onu ümumi statistikadan çox marketinq üçün uyğun edir.
- Adstock və ya daşınma: bu həftə görünən reklam sonrakı həftələrdə satışlara təsir edə bilər. Model hər bir kanalın təsirinin nə qədər davam etdiyini qiymətləndirir.
- Doyma və ya azalan gəlirlər: xərcləri ikiqat artırmaq nadir hallarda nəticələri ikiqat artırır. Model hər bir kanal üçün əyri xətti qiymətləndirir və əlavə xərclərin harada özünü doğrultmadığını göstərir.
Meridian və PyMC-Marketing tərəfindən istifadə olunan Bayesian metodları analitiklərə lift testlərindən əldə edilən nəticələr kimi əvvəlki bilikləri əlavə etməyə və qeyri-müəyyənliyi tək rəqəmlər əvəzinə diapazonlar kimi ifadə etməyə imkan verir.
AI harada kömək edir?
AI dəstəyi əsasən əl işini azaldır və nəticələri daha istifadəyə yararlı edir.
- Məlumatların hazırlanması: bir çox mənbədən gələn xərcləri, təəssüratları və satışları təmizləmək və bir həftəlik cədvələ uyğunlaşdırmaq.
- Model axtarışı: adstock və doyma parametrlərinin bir çox kombinasiyasını sınaqdan keçirmək və uyğun olanları, həmçinin biznes baxımından məntiqli olanları seçmək. Məsələn, Robyn bunun üçün çoxməqsədli optimallaşdırmadan istifadə edir.
- Ssenari planlaşdırılması: büdcə kanallar arasında dəyişərsə, gözlənilən satışlara nə olacağını göstərmək.
- İzah: dil modelləri model nəticələrini maraqlı tərəflər üçün sadə xülasələrə çevirə bilər, baxmayaraq ki, bunlar faktiki rəqəmlərlə yoxlanılmalıdır.
AI mühakimə ehtiyacını aradan qaldırmır. Model tarixi məlumatlara yaxşı uyğunlaşa bilər və girişlər səhvdirsə və ya kanallar həmişə birlikdə hərəkət edibsə, yenə də çaşdırıcı məsləhətlər verə bilər.
Hansı məlumatlara ehtiyacınız var?
MMM tarixə və variasiyaya ehtiyac duyur. Ümumi bir təlimat, ən azı iki illik həftəlik məlumatdır ki, model mövsümiliyi marketinq effektlərindən ayıra bilsin. Gündəlik məlumatlar daha qısa tarixlərlə kömək edə bilər, lakin daha səs-küylüdür.
- Həftəlik satışlar və ya konversiyalar, mümkün olduqda region üzrə.
- Xərclər və mümkün olduqda, kanal üzrə həftəlik təəssüratlar və ya kliklər.
- Promosyonlar, qiymət dəyişiklikləri, məhsul buraxılışları və stok çatışmazlıqları.
- Tətillər və ya hava şəraiti kimi biznes üçün aktual olan xarici amillər.
Variasiya vacibdir. Əgər hər bir kanalın xərcləri birlikdə yüksəlsə və düşsəydi, model onları bir-birindən ayıra bilməzdi. Bəzi regionlarda bir kanalı dayandırmaq kimi planlaşdırılmış dəyişikliklər modelləri daha etibarlı edir.
MMM atributiya və lift testləri ilə necə müqayisə olunur?
Üç metod müxtəlif suallara cavab verir və yetkin komandalar onların hamısından istifadə edir.
- Platforma və çoxtoxunuşlu atributiya: sürətli, ətraflı, istifadəçi səviyyəsində, lakin oflayn effektlərə qarşı kor və ən yaxşı izləyən kanallara meyllidir.
- Lift və geo testlər: bir kanal üçün bir anda artan təsirin ən aydın sübutu, lakin yavaş və əhatə dairəsi məhduddur.
- MMM: oflayn daxil olmaqla bütün kanalları əhatə edir və büdcə əyrilərini verir, lakin daha aşağı qranulyarlıq və daha geniş qeyri-müəyyənliklə.
Praktik yanaşma, MMM-i kalibrləmək üçün lift testlərindən və büdcə bölgülərini istiqamətləndirmək üçün MMM-dən istifadə etməkdir, atributiya isə hər platforma daxilində gündəlik optimallaşdırmanı idarə edir.
Məhdudiyyətlər nələrdir?
MMM nəticələri diapazonları olan qiymətləndirmələrdir. Az xərclənən kanallar çox vaxt geniş, qeyri-müəyyən qiymətləndirmələr alır. Modellər illər ərzində qurulan brend effektləri ilə mübarizə aparır. Və nəticələr modelləşdirmə seçimlərindən asılıdır; iki analitik eyni məlumatdan fərqli nəticələrə gələ bilər, buna görə də şəffaflıq və kalibrləmə vacibdir.
Komandalar həmçinin MMM-dən birdəfəlik layihə kimi istifadə edərək sui-istifadə edirlər. Bazarlar dəyişir, ona görə də modellər rüblük və ya ən azı ildə iki dəfə yenilənməlidir.
Şirkət daxilində modelə kim sahib olmalıdır?
MMM marketinq, maliyyə və analitika arasında yerləşir və onlardan yalnız biri ona sahib olduqda nəticələr nəzərə alınmır. Maliyyə satış məlumatlarına, marketinq kanal girişlərinə etibar etməli və analitika metodu izah etməlidir. Məlumatları kimin təsdiqlədiyini, modeli kimin nəzərdən keçirdiyini və büdcə dəyişikliklərinə kimin qərar verdiyini əvvəlcədən razılaşdırın.
Üç qrupun ən son nəticələri nəzərdən keçirdiyi və bir test üzərində razılaşdığı qısa rüblük görüş, heç kimin hərəkətə keçmədiyi uzun bir hesabatdan daha yaxşı işləyir.
Alien Road AI ilə dəstəklənən marketinq miksi modelləşdirməsini necə tətbiq edir
Tipik bir işdə MMM məlumat auditi ilə başlayır. Biz Google Ads, Meta, TikTok, LinkedIn və hər hansı oflayn mediadan xərcləri, təəssüratları və nəticələri, həmçinin müştərinin mağazasından və ya CRM-dən satışları toplayırıq və kifayət qədər tarix və variasiyanın olub olmadığını yoxlayırıq. Əgər yoxdursa, modelləşdirmədən əvvəl bir neçə aylıq planlaşdırılmış xərc dəyişiklikləri hazırlayırıq.
Modelin özü adətən məlumatdan və müştərinin şəffaflığa üstünlük verməsindən asılı olaraq Meridian, Robyn və ya PyMC-Marketing kimi açıq mənbəli çərçivə ilə qurulur. Müştərinin lift testləri keçirdiyi yerdə, biz bu nəticələrdən modeli kalibrləmək üçün istifadə edirik. AI alətləri məlumatların hazırlanmasına, model axtarışına və ilkin layihə xülasələrinə kömək edir; analitiklər hər bir nəticəni yoxlayırlar.
Hesabatlar kanal töhfəsini qeyri-müəyyənlik diapazonları, cavab əyriləri və gözlənilən nəticələrlə iki və ya üç büdcə ssenarisi ilə təqdim edir. Biz bir nəzarətli büdcə dəyişikliyini tövsiyə edirik, onun təsirini ölçürük və yeni məlumatlarla modeli yeniləyirik.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Son iki il üçün ümumi satışlar və kanal üzrə xərclərlə həftəlik cədvəl qurun. Modelləşdirmədən əvvəl belə, bu xətləri birlikdə çəkmək kanalların müstəqil hərəkət edib-etmədiyini və promosyonlar və ya stok çatışmazlıqları kimi böyük hadisələrin harada qeyd olunmalı olduğunu göstərir.
Əgər tarix qısadırsa və ya hər kanal birlikdə hərəkət edibsə, bir test planlaşdırın: bir regionda və ya bir neçə həftə ərzində bir kanalı azaldın və ya dayandırın. Bu variasiya gələcək istənilən modeli daha etibarlı edəcək.
Oxumağa davam edin: Reklam · AI Reklam Optimizasiyası