Изучаем Meridian, новую модель маркетинг-микса с открытым исходным кодом от Google.

Меридиан, новая модель маркетингового микса (МММ) с открытым исходным кодом Google, вышла на быстро развивающийся рынок передовых инструментов маркетинговой аналитики и прогнозирования.

В этой статье рассматриваются ключевые особенности, возможности и ограничения Meridian, сравнивая его с MMM Meta под названием Robin.

В нем рассказывается о том, как Meridian использует передовые методы, такие как иерархическое моделирование на географическом уровне, байесовские методы и анализ сценариев, чтобы предложить полезную информацию для многоканальной оптимизации бюджета и разработки маркетинговой стратегии.

Понимание моделей маркетинг-микса

Модель маркетинг-микса позволяет маркетологам анализировать, как различные маркетинговые стратегии влияют на продажи, и прогнозировать будущие результаты.

По сути, МММ разделяют движущие силы продаж на факторы (например, цена, характеристики продукта, распространение, рекламные акции) и внешние факторы (например, экономическое состояние или действия конкурентов).

Анализируя исторические данные, эти модели присваивают числовые значения каждому компоненту маркетингового комплекса по отношению к общему объему продаж, что требует статистических методов для оценки отдельных маркетинговых мероприятий и внешних факторов.

Следовательно, эти знания позволяют маркетологам оптимизировать стратегии, более разумно распределять бюджеты и прогнозировать, как изменение одного элемента повлияет на будущие продажи.

МММ используют регрессионный анализ или аналогичные статистические методы на больших объемах данных, связанных с продажами и маркетингом, для выявления закономерностей и причинно-следственных связей, среди прочего.

Это позволяет компаниям принимать решения на основе данных, оптимизируя распределение ресурсов по ключевым направлениям деятельности, таким как ценообразование на продукцию, и повышая лояльность к бренду за счет лучшего понимания потребителей.

При навигации на сложном рынке точность и информативность моделей маркетинг-микса имеют важное значение для стратегического планирования.

Копайте глубже: как победить с помощью PPC в мире без данных

Как Меридиан вписывается в ландшафт МММ и что он предлагает?

Meridian – это MMM с открытым исходным кодом, целью которого является поддержка команд в разработке моделей, обеспечивающих более глубокое понимание маркетинговых результатов и принятия решений. В нем особое внимание уделяется конфиденциальности, расширенным измерениям и доступности для маркетологов.

По мнению Google, Meridian предлагает инновации, которые позволяют получить более точную и действенную информацию. Он включает в себя такие функции, как калибровка с экспериментами по возрастанию, учет охвата и частоты, а также специализированные рекомендации по измерению поиска по всем медиаканалам.

Меридиан выделяется своей прозрачностью, позволяющей пользователям настраивать код и параметры в соответствии со своими конкретными требованиями. Это делает его высокоэффективным инструментом для улучшения стратегий измерения.

Кроме того, он предоставляет полезные входные данные и рекомендации по моделированию для оптимизации многоканальных бюджетов. Он также предлагает комплексные образовательные ресурсы и поддержку для реализации.

Поскольку компании все больше осознают ценность МММ для достижения целей по получению прибыли, Meridian предлагает решение, сочетающее в себе инновации, прозрачность и практичность.

Судя по пресс-релизу, Меридиан ничем не отличается от других инструментов МММ. Авторитетные инструменты МММ отдают приоритет конфиденциальности, используют байесовские методы и предлагают широкий выбор переменных управления и настраиваемых настроек.

Из документации следует, что Google Meridian использует более продвинутый подход, чем другие решения.

Хотя документация Google обширна, важно не недооценивать сложность внедрения и обработки данных. Настоятельно рекомендуется техническая и аналитическая поддержка работ по моделированию.

Внедрение MMM может оказаться сложной задачей даже без предварительного опыта, поскольку требует выбора правильных данных, обучения модели и настройки различных параметров.

Анонсы наших новых статей в Телеграме

Read More

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Капча загружается...