Meridian: Googlen uusi avoimen lähdekoodin markkinointimix-malli

Tutustu Meridianin kykyihin ja rajoituksiin sekä siihen, miten se verrataan Metan Robyniin kehittyvässä MMM-skenessä.

Pituuspiiri, Googlen uusi avoimen lähdekoodin Marketing Mix Model (MMM), on liittynyt kehittyneiden markkinointianalytiikan ja ennusteohjelmistojen nopeasti kasvaville markkinoille.

Tässä artikkelissa tarkastellaan Meridianin ensisijaisia ​​ominaisuuksia, ominaisuuksia ja rajoituksia ja verrataan sitä Metan MMM:ään, Robyniin.

Siinä keskustellaan siitä, kuinka Meridian käyttää monimutkaisia ​​menetelmiä, kuten hierarkkista geotason mallinnusta, Bayesin menetelmiä ja skenaarioanalyysiä tarjotakseen hyödyllisiä oivalluksia kanavien väliseen budjetin optimointiin ja markkinointisuunnitelmien laatimiseen.

Markkinointimix-mallien ymmärtäminen

Markkinointimix-mallin avulla markkinoijat voivat analysoida eri markkinointimenetelmien vaikutusta myyntiin ja arvioida tulevia tuloksia.

MMM:t jakavat myyntitekijät elementteihin (esim. hinnoittelu, tuotteen ominaisuudet, jakelu, myynninedistämistoimet) ja ulkoisiin huolenaiheisiin (esim. taloudellinen tilanne tai kilpailun muutokset).

Nämä mallit tarjoavat kullekin markkinointimixin komponentille numeerisia arvoja kokonaismyynnistä historiatietoihin perustuen, mikä mahdollistaa tilastotyökalujen yksittäisten markkinointitoimenpiteiden ja ulkoisten muuttujien arvioimiseksi.

Tämän tiedon ansiosta markkinoijat voivat optimoida suunnitelmansa, kohdistaa rahaa älykkäämmin ja ennustaa, kuinka yhden tekijän muutos vaikuttaa tulevaan myyntiin.

MMM:t käyttävät regressioanalyysiä tai vastaavia tilastollisia lähestymistapoja suurille määrille myynti- ja markkinointidataa paljastaakseen kuvioita ja syy-yhteyksiä muun muassa.

Tämän ansiosta yritykset voivat tehdä tietoon perustuvia päätöksiä, optimoida resurssien allokointia tärkeiden toimintojen, kuten tuotteiden hinnoittelun, kesken ja lisätä brändiuskollisuutta parantamalla asiakastietoisuutta.

Monimutkaisista markkinoista neuvoteltaessa markkinointimix-mallien tarkkuus ja oivallukset ovat kriittisiä strategisen suunnittelun kannalta.

Miten Meridian sopii MMM-ympäristöön ja mitä se tarjoaa?

Meridian on avoimen lähdekoodin MMM, jonka tarkoituksena on auttaa tiimejä luomaan malleja, jotka antavat tarkempia näkemyksiä markkinoinnin tuloksista ja päätöksenteosta. Se korostaa yksityisyyttä, kehittynyttä mittausta ja mainostajien saavutettavuutta.

Googlen mukaan Meridian esittelee edistysaskeleita, jotka tarjoavat tarkempaa ja toimivampaa tietoa. Se sisältää ominaisuuksia, kuten inkrementaalisuuskokeilun kalibroinnin, kattavuuden ja tiheyden sisällyttämisen sekä erikoisohjeet haun mittaamiseen kaikilla media-alustoilla. 

Meridian erottuu joukosta, koska se on läpinäkyvä, joten asiakkaat voivat mukauttaa koodia ja asetuksia yksilöllisten tarpeidensa mukaan. Tämä tekee siitä erittäin hyödyllisen työkalun mittausmenetelmien parantamiseen.

Se tarjoaa myös käytännön tiedonsyöttöä ja mallinnusapua kanavien välisten budjettien optimointiin. Se tarjoaa myös laajat opetusresurssit ja käyttöönottoapua.

Meridian tarjoaa järjestelmän, jossa yhdistyvät innovatiivisuus, avoimuus ja pragmatismi, kun yritykset näkevät MMM:n merkityksen tulotavoitteiden saavuttamisessa.

Lehdistötiedotteen mukaan Meridian näyttää olevan samanlainen kuin aiemmat MMM-tuotteet. Hyvämaineiset MMM-tuotteet asettavat etusijalle yksityisyyden, käyttävät Bayesin menetelmiä ja tarjoavat suuren määrän ohjausmuuttujia ja muokattavia vaihtoehtoja.

Dokumentaatio viittaa siihen, että Google Meridian käyttää monimutkaisempaa lähestymistapaa kuin muut vaihtoehdot.

Vaikka Googlen dokumentaatio on kattava, tietojen käyttöönoton ja hallinnan monimutkaisuutta ei pidä aliarvioida. Tekninen ja analyyttinen apu mallinnustyössä on erittäin suositeltavaa.

Vaikka sinulla ei olisikaan aikaisempaa asiantuntemusta, MMM:ien toteuttaminen voi olla vaikeaa, koska se vaatii oikean tiedon poiminta, mallin koulutusta ja useiden parametrien muokkaamista.

Meridianin kyvyt ja rajoitukset

Paikallinen vs kansallisen tason mallinnus

Meridian on loistava työkalu viedä markkinointitietosi uudelle tasolle. Meridian, toisin kuin tyypilliset kansallisen tason mallit, mahdollistaa markkinointiponnistusten keskittämisen paikallisella tai alueellisella tasolla käyttämällä hierarkkista maantieteellistä mallinnusta.

Tämä strategia tarjoaa syvempiä näkemyksiä ja tuottaa usein luotettavampia lukuja siitä, kuinka tehokkaita markkinointialoitteesi ovat, erityisesti sijoitetun pääoman tuottoprosentin suhteen. 

Meridianin avulla voit työskennellä enemmän kuin vain muutaman datapisteen kanssa. Se pystyy käsittelemään yli 50 maantieteellistä aluetta ja 2-3 vuoden viikoittaista dataa, mikä tekee siitä voimanpesän numeroiden murskauksessa.

Meridian toimii nopeasti ja pysyy vaatimuksissasi, koska se käyttää kehittyneitä tekniikoita, kuten Tensorflow Probability ja XLA-kääntäjä, sekä mahdollisuuden käyttää GPU-laitteistoa työkaluilla, kuten Google Colab Pro+.

Meridian jatkaa vanhan kansallisen tason strategian tukemista, kun paikallista tietoa ei ole saatavilla. Yksi sen merkittävimmistä puolista on kyky sisällyttää aiempi tieto laskelmaan. 

Aiempien tietojen käyttäminen Bayesin mallintamiseen

Voit käyttää Bayesian malleja integroidaksesi aiemman tietosi mediasi toimivuudesta Meridianin kanssa. Tämä sisältää tietoja aikaisemmista kokeiluista, muista markkinointimix-malleista, alan tuntemuksesta ja vertailuarvoista. Näin sinun ei tarvitse aloittaa nollasta, vaan pikemminkin rakentaa olemassa olevaan tietoosi.

Meridian arvioi älykkäästi markkinointialoitteiden tehokkuuden heikkenemisen ajan myötä sekä niiden vaikutusten hajaantumisen parantaakseen ennusteen tarkkuutta. Se tutkii myös yksittäisten katsojien ja mainosten näyttötiheyden vaikutusta markkinointiin ja tarjoaa lisätietoa strategian tehokkuudesta.

Se ei lopu tähän.

Meridian tekee myös järkeviä päätöksiä erityisesti Internet-kanavien, kuten sponsoroidun haun, kautta perustuen tietoihin, kuten Google Query Volume -kyselyyn. Näin voit tarkastella strategioiden todellista vaikutusta.

Meridian loistaa markkinointibudjetin älykkäässä käyttämisessä, neuvoo, mikä on paras tapa jakaa rahasi useille kanaville tai suosittelee ihanteellista kokonaisbudjettia tavoitteidesi saavuttamiseksi.

Meridian antaa sinun myös kokeilla "mitä jos" -skenaarioita tutkiaksesi, miten muut tekniikat olisivat voineet toimia. Lopuksi se tarjoaa selkeän raportin siitä, kuinka hyvin se vastaa tietojasi, jolloin voit määrittää, mitkä taktiikat ovat tehokkaimpia.

Rajoitukset markkinoinnin suorituskyvyn arvioinnissa

Meridianilla on monia haittoja, joista merkittävin on ylä- ja alasuppilon tuen puute, mikä on yleistä MMM:ien kanssa.

Tämä vaikeuttaa näiden komponenttien eristämistä ja analysointia yksittäin. Jos Meridianilla olisi tämä toiminto, se pystyisi kuitenkin erottumaan kilpailijoista.

Googlen Meridian Metan Robynia vastaan

Metan MMM Robyn vaikuttaa edistyneemmältä ja painostaa Googlea tarjoamaan kilpailevan työkalun maailman suurimmaksi mainosalustaksi.

Robynin pienestä rakenteesta huolimatta sillä on useita yhteisiä toimintoja Google Meridianin kanssa.

Meta on julkaissut tapaustutkimuksia Robynista, mutta Google kehittää parhaillaan omaansa, ja pääsy on rajoitettu sovelluksen kautta. Robyn on avoin kaikille GitHubin kautta, mikä rohkaisee yhteisön tukea. 

Meridian ei myöskään ota huomioon suorituskyvyn muutoksia tarkastelujaksolla.

Reaalimaailman markkinointitapahtumat voivat vaikuttaa merkittävästi tiettyjen kanavien menestymiseen. Meridianin kyvyttömyys ymmärtää tätä saattaa johtaa virheellisiin ennusteisiin ja analyyseihin, varsinkin kun käsitellään pidempiä kestoja.

Meridianin ja Robynin tehokkuutta arvioidaan, kun useampi mainostaja työllistää niitä ja paljastaa heidän vahvuutensa. Nämä MMM-tekniikat tarjoavat myös merkittäviä markkinointimahdollisuuksia mainosverkostoille. Meridian saattaa lisätä maksettua hakuliikennettä, kun taas Robyn saattaa mieluummin näyttää vaikutelmia painavia mainoksia Metan alustoilla, mutta tämä voi tulla ilmeiseksi jatkokäytön myötä.

Meridian on tällä hetkellä hyvä aikaisen pääsyn projekti. Sen on osoitettava, että todellisten tietojen käyttö ja analysointi voi auttaa mainonnassa.

Lähde- etsihengineland