ميريديان: نموذج المزيج التسويقي الجديد مفتوح المصدر من Google

استكشف قدرات Meridian وقيودها، وكيفية مقارنتها بـ Meta's Robyn في مشهد MMM المتطور.

زواليانضم نموذج المزيج التسويقي الجديد مفتوح المصدر (MMM) من Google إلى السوق سريعة النمو لتحليلات التسويق المتقدمة وبرامج التنبؤ.

تتناول هذه المقالة ميزات Meridian الأساسية وقدراتها وقيودها، وتقارنها بـ MMM الخاص بـ Meta، Robyn.

ويناقش كيفية استخدام Meridian لأساليب معقدة مثل النمذجة الهرمية على المستوى الجغرافي، ومنهجيات بايزي، وتحليل السيناريوهات لتوفير رؤى قابلة للتنفيذ لتحسين الميزانية عبر القنوات وصياغة خطة التسويق.

فهم نماذج المزيج التسويقي

يمكّن نموذج المزيج التسويقي المسوقين من تحليل كيفية تأثير أساليب التسويق المختلفة على المبيعات وتقدير النتائج المستقبلية.

تقسم MMMs محركات المبيعات إلى عناصر (على سبيل المثال، التسعير، وميزات المنتج، والتوزيع، والإجراءات الترويجية) واهتمامات خارجية (على سبيل المثال، الوضع الاقتصادي أو تحركات المنافسة).

توفر هذه النماذج قيمًا رقمية لكل مكون من مكونات المزيج التسويقي حول إجمالي المبيعات بناءً على البيانات التاريخية، مما يتيح للأدوات الإحصائية تقييم الإجراءات التسويقية الفردية والمتغيرات الخارجية.

ونتيجة لذلك، تمكن هذه المعرفة المسوقين من تحسين الخطط، وتخصيص الأموال بشكل أكثر ذكاء، والتنبؤ بكيفية تأثير التغيير في عامل واحد على المبيعات المستقبلية.

تستخدم MMMs تحليل الانحدار أو الأساليب الإحصائية المماثلة على كميات هائلة من بيانات المبيعات والتسويق للكشف عن الأنماط والروابط السببية، من بين أمور أخرى.

يتيح ذلك للشركات اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات، وتحسين تخصيص الموارد عبر العمليات المهمة مثل تسعير المنتجات وزيادة الولاء للعلامة التجارية من خلال وعي أفضل للعملاء.

عند التفاوض في سوق معقد، تعد دقة نماذج المزيج التسويقي ورؤىها أمرًا بالغ الأهمية للتخطيط الاستراتيجي.

كيف تتناسب Meridian مع بيئة MMM، وما الذي تقدمه؟

Meridian عبارة عن MMM مفتوحة المصدر تهدف إلى مساعدة الفرق على إنشاء نماذج تقدم رؤى أكثر تفصيلاً حول نتائج التسويق واتخاذ القرار. إنه يؤكد بشكل كبير على الخصوصية والقياس المتطور وإمكانية الوصول للمعلنين.

وفقًا لشركة Google، تقدم Meridian تطورات توفر معلومات أكثر دقة وقابلة للتنفيذ. ويحتوي على ميزات مثل معايرة التجربة المتزايدة، وإدراج مدى الوصول والتردد، وتعليمات متخصصة حول قياس البحث عبر جميع منصات الوسائط. 

تتميز Meridian بشفافيتها، مما يسمح للعملاء بتخصيص التعليمات البرمجية والإعدادات لتتناسب مع احتياجاتهم الفردية. وهذا يجعلها أداة مفيدة جدًا لتحسين إجراءات القياس.

كما يوفر أيضًا مدخلات بيانات عملية ومساعدة في النمذجة لتحسين الميزانيات عبر القنوات. كما يوفر موارد تعليمية واسعة النطاق والمساعدة في التنفيذ.

تقدم Meridian نظامًا يمزج بين الابتكار والانفتاح والواقعية حيث ترى الشركات أهمية MMMs في تحقيق أهداف الإيرادات.

ووفقا للإعلان الصحفي، يبدو أن Meridian يشبه منتجات MMM السابقة. تعطي منتجات MMM ذات السمعة الطيبة الأولوية للخصوصية، وتستخدم منهجيات Bayesian، وتوفر عددًا كبيرًا من متغيرات التحكم والخيارات القابلة للتخصيص.

تشير الوثائق إلى أن Google Meridian يتخذ نهجًا أكثر تعقيدًا من الخيارات الأخرى.

على الرغم من أن وثائق Google شاملة، إلا أنه لا ينبغي الاستهانة بتعقيد نشر البيانات وإدارتها. يُنصح بشدة بالمساعدة الفنية والتحليلية لأعمال النمذجة.

حتى لو لم تكن لديك خبرة سابقة، قد يكون تنفيذ MMMs أمرًا صعبًا لأنه يحتاج إلى اختيار البيانات المناسبة وتدريب النموذج وتعديل العديد من المعلمات.

قدرات ميريديان والقيود

النمذجة المحلية مقابل النمذجة على المستوى الوطني

تعد Meridian أداة رائعة لنقل بياناتك التسويقية إلى المستوى التالي. تسمح لك Meridian، على عكس النماذج النموذجية على المستوى الوطني، بتركيز جهودك التسويقية على نطاق محلي أو إقليمي باستخدام النمذجة الهرمية على المستوى الجغرافي.

توفر هذه الإستراتيجية رؤى أعمق وتنتج في كثير من الأحيان أرقامًا أكثر موثوقية حول مدى فعالية مبادراتك التسويقية، خاصة فيما يتعلق بعائد الاستثمار. 

يسمح لك Meridian بالعمل مع أكثر من مجرد بضع نقاط بيانات. يمكنه التعامل مع أكثر من 50 منطقة جغرافية و2-3 سنوات من البيانات الأسبوعية، مما يجعله مركزًا قويًا في معالجة الأرقام.

يعمل Meridian بسرعة ويواكب متطلباتك بسبب استخدامه للتكنولوجيا المتطورة مثل Tensorflow Probability ومترجم XLA، بالإضافة إلى إمكانية الوصول إلى أجهزة GPU عبر أدوات مثل Google Colab Pro+.

تستمر Meridian في دعم الإستراتيجية القديمة على المستوى الوطني عندما لا تتوفر بيانات محلية. أحد أبرز جوانبها هو القدرة على دمج المعرفة السابقة في الحساب. 

استخدام المعلومات السابقة للنمذجة البايزية

يمكنك استخدام نماذج بايزي لدمج معرفتك السابقة حول كيفية أداء الوسائط الخاصة بك مع Meridian. يحتوي هذا على معلومات من التجارب السابقة ونماذج المزيج التسويقي الأخرى والمعرفة الصناعية والمعايير المرجعية. بهذه الطريقة، ليس عليك أن تبدأ من الصفر، بل عليك أن تبني على معرفتك الحالية.

تقوم Meridian بتقييم انخفاض فعالية المبادرات التسويقية بمرور الوقت، بالإضافة إلى تشتت تأثيرها، لتحسين دقة التوقعات. كما أنه يدرس تأثير المشاهدين الفريدين وتكرار الإعلان على التسويق، مما يوفر رؤى إضافية حول أداء الإستراتيجية.

أنها لا تتوقف عند هذا الحد.

تهتم Meridian أيضًا باتخاذ قرارات سليمة، لا سيما من خلال قنوات الإنترنت مثل البحث المدعوم، استنادًا إلى بيانات مثل Google Query Volume. يتيح لك هذا فحص التأثير الفعلي لاستراتيجياتك.

تتألق Meridian عندما يتعلق الأمر بإنفاق ميزانيتك التسويقية بذكاء، حيث تقدم لك النصائح حول أفضل طريقة لتقسيم أموالك عبر عدة قنوات أو توصي بالميزانية الإجمالية المثالية للوصول إلى أهدافك.

يتيح لك Meridian أيضًا تجربة سيناريوهات "ماذا لو" لاستكشاف كيفية نجاح التقنيات الأخرى. وأخيرًا، يقدم تقريرًا واضحًا عن مدى توافقه مع بياناتك، مما يسمح لك بتحديد التكتيكات الأكثر فعالية.

القيود في تقييم الأداء التسويقي

لدى Meridian العديد من العيوب، أبرزها الافتقار إلى دعم المسار العلوي مقابل الدعم السفلي، وهو الأمر السائد مع MMMs.

وهذا يجعل من الصعب عزل وتحليل هذه المكونات بشكل فردي. ومع ذلك، إذا امتلكت ميريديان هذه الوظيفة، فإنها ستكون قادرة على تمييز نفسها عن المنافسين.

ميريديان جوجل ضد روبين ميتا

يبدو MMM Robyn من Meta أكثر تقدمًا، مما يضغط على Google لتوفير أداة منافسة كأكبر منصة إعلانية في العالم.

على الرغم من تصميم Robyn الصغير، إلا أنه يشترك في العديد من الوظائف مع Google Meridian.

أصدرت Meta دراسات حالة لروبين، لكن Google تعمل حاليًا على تطوير دراساتها، مع تقييد الوصول إليها من خلال التطبيق. Robyn مفتوح للجميع عبر GitHub، مما يشجع دعم المجتمع. 

كما أن ميريديان لا تأخذ في الاعتبار التغيرات في الأداء خلال الفترة قيد النظر.

يمكن أن يكون لأحداث التسويق الواقعية تأثير كبير على نجاح قنوات معينة. قد يؤدي عدم قدرة ميريديان على فهم ذلك إلى توقعات وتحليلات خاطئة، خاصة عند التعامل مع فترات زمنية أطول.

سيتم تقييم فعالية ميريديان وروبين عندما يستخدمهما المزيد من المعلنين، مما يكشف عن نقاط القوة الخاصة بكل منهما. توفر تقنيات MMM هذه أيضًا فرصًا تسويقية كبيرة لشبكات الإعلان. قد تزيد Meridian من حركة البحث المدفوعة، في حين قد يفضل Robyn الإعلانات ذات مرات الظهور الكبيرة على منصات Meta، ولكن قد يصبح هذا واضحًا مع المزيد من الاستخدام.

يعد Meridian حاليًا مشروعًا جيدًا للوصول المبكر للعب به. يجب أن يُظهر أن استخدام البيانات الفعلية وتحليلها يمكن أن يساعد في الإعلان.

مصدر- بحثcom.hengineland