Meridian: el nuevo modelo de mezcla de marketing de código abierto de Google

Explora las habilidades y limitaciones de Meridian, y cómo se compara con Robyn de Meta en la escena en desarrollo de MMM.

Meridiano, el nuevo Marketing Mix Model (MMM) de código abierto de Google, se ha unido al mercado de rápido crecimiento de software de pronóstico y análisis de marketing avanzado.

Este artículo examina las características, capacidades y limitaciones principales de Meridian y lo compara con el MMM de Meta, Robyn.

Se analiza cómo Meridian utiliza métodos complicados, como el modelado jerárquico a nivel geográfico, metodologías bayesianas y análisis de escenarios, para proporcionar información útil para la optimización del presupuesto entre canales y la formulación de planes de marketing.

Comprender los modelos de marketing mix

El modelo de marketing mix permite a los especialistas en marketing analizar cómo los diferentes métodos de marketing afectan las ventas y estimar los resultados futuros.

Los MMM dividen los impulsores de las ventas en elementos (p. ej., precios, características del producto, distribución, acciones promocionales) y preocupaciones externas (p. ej., situación económica o movimientos de la competencia).

Estos modelos proporcionan valores numéricos a cada componente de la mezcla de marketing sobre las ventas totales basándose en datos históricos, lo que permite que las herramientas estadísticas evalúen acciones de marketing individuales y variables externas.

Como resultado, este conocimiento permite a los especialistas en marketing optimizar los planes, asignar dinero de manera más inteligente y predecir cómo un cambio en un factor influirá en las ventas futuras.

Los MMM utilizan análisis de regresión o enfoques estadísticos similares sobre grandes cantidades de datos de ventas y marketing para descubrir patrones y vínculos causales, entre otras cosas.

Esto permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos, optimizando la asignación de recursos en operaciones importantes, como el precio de los productos, y aumentando la lealtad a la marca a través de una mejor conciencia del cliente.

Al negociar en un mercado complicado, la precisión y los conocimientos de los modelos de marketing mix son fundamentales para la planificación estratégica.

¿Cómo encaja Meridian en el entorno de MMM y qué ofrece?

Meridian es un MMM de código abierto que pretende ayudar a los equipos a crear modelos que brinden información más detallada sobre los resultados de marketing y la toma de decisiones. Hace gran hincapié en la privacidad, las mediciones sofisticadas y la accesibilidad para los anunciantes.

Según Google, Meridian introduce avances que brindan información más precisa y procesable. Contiene funciones como calibración de experimentos de incrementalidad, inclusión de alcance y frecuencia e instrucción especializada sobre cómo medir la búsqueda en todas las plataformas de medios. 

Meridian se destaca porque es transparente, lo que permite a los clientes personalizar el código y la configuración para satisfacer sus necesidades individuales. Esto lo convierte en una herramienta muy útil para mejorar los procedimientos de medición.

También ofrece entradas de datos prácticas y ayuda con el modelado para optimizar los presupuestos entre canales. También proporciona amplios recursos didácticos y ayuda para la implementación.

Meridian ofrece un sistema que combina innovación, apertura y pragmatismo a medida que las empresas ven la importancia de los MMM para alcanzar los objetivos de ingresos.

Según el anuncio de prensa, Meridian parece ser similar a los productos MMM anteriores. Los productos MMM de buena reputación priorizan la privacidad, utilizan metodologías bayesianas y brindan una gran cantidad de variables de control y opciones personalizables.

La documentación sugiere que Google Meridian adopta un enfoque más complejo que otras opciones.

Si bien la documentación de Google es completa, no se debe subestimar la complejidad de implementar y administrar datos. Se recomienda encarecidamente ayuda técnica y analítica para el trabajo de modelado.

Incluso si no tiene experiencia previa, implementar MMM puede resultar difícil, ya que es necesario seleccionar los datos adecuados, entrenar el modelo y modificar varios parámetros.

Las habilidades y limitaciones de Meridian.

Modelado a nivel local versus nacional

Meridian es una herramienta fantástica para llevar sus datos de marketing al siguiente nivel. Meridian, a diferencia de los modelos típicos a nivel nacional, le permite centrar sus esfuerzos de marketing a escala local o regional utilizando modelos jerárquicos a nivel geográfico.

Esta estrategia proporciona conocimientos más profundos y, con frecuencia, genera cifras más confiables sobre la efectividad de sus iniciativas de marketing, particularmente en términos de ROI. 

Meridian le permite trabajar con más que unos pocos puntos de datos. Puede manejar más de 50 áreas geográficas y 2-3 años de datos semanales, lo que lo convierte en una potencia en el cálculo numérico.

Meridian trabaja rápidamente y se mantiene al día con sus demandas gracias al uso de tecnología sofisticada como Tensorflow Probability y el compilador XLA, así como la posibilidad de acceder al hardware GPU a través de herramientas como Google Colab Pro+.

Meridian continúa apoyando la antigua estrategia a nivel nacional cuando no hay datos locales disponibles. Uno de sus aspectos más destacables es la capacidad de incorporar conocimientos previos al cálculo. 

Usando información previa para el modelado bayesiano

Puede utilizar modelos bayesianos para integrar su conocimiento previo sobre el rendimiento de sus medios con Meridian. Contiene información de experimentos anteriores, otros modelos de mezcla de marketing, conocimiento de la industria y puntos de referencia. De esta manera, no es necesario empezar desde cero, sino aprovechar los conocimientos existentes.

Meridian evalúa inteligentemente la eficacia cada vez menor de las iniciativas de marketing a lo largo del tiempo, así como su dispersión de influencia, para mejorar la precisión de las previsiones. También investiga el impacto de los espectadores únicos y la frecuencia de los anuncios en el marketing, proporcionando información adicional sobre el rendimiento de la estrategia.

No se detiene ahí.

Meridian también se trata de tomar decisiones acertadas, particularmente a través de canales de Internet como la búsqueda patrocinada, basada en datos como el volumen de consultas de Google. Esto le permite examinar el impacto real de sus estrategias.

Meridian brilla cuando se trata de gastar su presupuesto de marketing de manera inteligente, aconsejándole sobre el mejor enfoque para dividir su efectivo en varios canales o recomendándole el presupuesto general ideal para alcanzar sus objetivos.

Meridian también le permite experimentar con escenarios hipotéticos para explorar cómo podrían haber funcionado otras técnicas. Finalmente, proporciona un informe claro sobre qué tan bien coincide con sus datos, lo que le permite determinar qué tácticas son más efectivas.

Limitaciones en la evaluación del desempeño del marketing

Meridian tiene muchos inconvenientes, en particular la falta de soporte del embudo superior frente al inferior, que prevalece en los MMM.

Esto dificulta el aislamiento y análisis de estos componentes individualmente. Sin embargo, si Meridian tuviera esta función, podría diferenciarse de sus competidores.

Meridian de Google contra Robyn de Meta

MMM Robyn de Meta parece más avanzado, lo que presiona a Google para que proporcione una herramienta competitiva como la plataforma publicitaria más grande del mundo.

A pesar del diminuto diseño de Robyn, comparte varias funciones con Google Meridian.

Meta ha publicado estudios de casos para Robyn, pero actualmente Google está desarrollando el suyo, con acceso restringido a través de la aplicación. Robyn está abierto a todos a través de GitHub, lo que fomenta el apoyo de la comunidad. 

Meridian tampoco tiene en cuenta los cambios de desempeño dentro del período considerado.

Los eventos de marketing del mundo real pueden tener una influencia sustancial en el éxito de canales específicos. La incapacidad de Meridian para comprender esto podría dar lugar a proyecciones y análisis erróneos, especialmente cuando se trata de duraciones más largas.

La eficacia de Meridian y Robyn se evaluará cuando más anunciantes los empleen, exponiendo sus respectivas fortalezas. Estas tecnologías MMM también ofrecen importantes perspectivas de marketing para las redes publicitarias. Meridian puede aumentar el tráfico de búsqueda paga, mientras que Robyn puede preferir anuncios con muchas impresiones en las plataformas de Meta, pero esto puede volverse evidente con un uso posterior.

Meridian es actualmente un buen proyecto de acceso temprano con el que jugar. Tiene que demostrar que el uso y análisis de datos reales puede ayudar a la publicidad.

Fuente- buscarhengineland