Meridian: Googles nye Open-Source Marketing Mix Model

Utforsk Meridians evner og begrensninger, og hvordan den kan sammenlignes med Metas Robyn i den utviklende MMM-scenen.

Meridian, Googles nye åpen kildekode Marketing Mix Model (MMM), har sluttet seg til det raskt voksende markedet for avansert markedsføringsanalyse og prognoseprogramvare.

Denne artikkelen undersøker Meridians primære funksjoner, muligheter og begrensninger, og sammenligner den med Metas MMM, Robyn.

Den diskuterer hvordan Meridian bruker kompliserte metoder som hierarkisk geonivåmodellering, Bayesianske metoder og scenarioanalyse for å gi handlingskraftig innsikt for budsjettoptimalisering på tvers av kanaler og utforming av markedsføringsplaner.

Forstå markedsføringsmiksmodellene

Markedsføringsmiksmodellen gjør det mulig for markedsførere å analysere hvordan ulike markedsføringsmetoder påvirker salget og estimere fremtidige resultater.

MMM-er deler salgsdrivere inn i elementer (f.eks. priser, produktegenskaper, distribusjon, salgsfremmende tiltak) og eksterne bekymringer (f.eks. økonomisk situasjon eller konkurransebevegelser).

Disse modellene gir numeriske verdier til hver markedsmikskomponent om totalt salg basert på historiske data, og muliggjør statistiske verktøy for å evaluere individuelle markedsføringshandlinger og eksterne variabler.

Som et resultat gjør denne kunnskapen markedsførere i stand til å optimalisere planer, allokere penger mer intelligent og forutsi hvordan en endring i én faktor vil påvirke fremtidig salg.

MMM-er bruker regresjonsanalyse eller lignende statistiske tilnærminger på enorme mengder salgs- og markedsføringsdata for å avdekke mønstre og årsakssammenhenger, blant annet.

Dette lar bedrifter ta datadrevne beslutninger, optimalisere ressursallokering på tvers av viktige operasjoner som produktprising og øke merkelojalitet via bedre kundebevissthet.

Når du forhandler om et komplisert marked, er nøyaktigheten og innsikten til markedsmiksmodeller avgjørende for strategisk planlegging.

Hvordan passer Meridian inn i MMM-miljøet, og hva gir det?

Meridian er en åpen kildekode MMM som har til hensikt å hjelpe team med å lage modeller som gir mer detaljert innsikt i markedsføringsresultater og beslutningstaking. Den legger stor vekt på personvern, sofistikert måling og tilgjengelighet for annonsører.

Ifølge Google introduserer Meridian fremskritt som gir mer presis og praktisk informasjon. Den inneholder funksjoner som kalibrering av inkrementalitetseksperiment, inkludering av rekkevidde og frekvens, og spesialinstruksjon om måling av søk på tvers av alle medieplattformer. 

Meridian skiller seg ut fordi den er gjennomsiktig, slik at kundene kan tilpasse koden og innstillingene for å matche deres individuelle behov. Dette gjør det til et svært nyttig verktøy for å forbedre måleprosedyrer.

Den tilbyr også praktiske datainndata og modelleringshjelp for å optimalisere tverrkanalbudsjetter. Det gir også omfattende undervisningsressurser og implementeringshjelp.

Meridian tilbyr et system som blander innovasjon, åpenhet og pragmatisme ettersom bedrifter ser betydningen av MMM-er for å nå inntektsmålene.

I følge pressemeldingen ser Meridian ut til å være lik tidligere MMM-produkter. Anerkjente MMM-produkter prioriterer personvern, bruker Bayesianske metoder og gir et stort antall kontrollvariabler og tilpassbare alternativer.

Dokumentasjonen antyder at Google Meridian har en mer kompleks tilnærming enn andre alternativer.

Selv om Googles dokumentasjon er omfattende, bør kompleksiteten ved å distribuere og administrere data ikke undervurderes. Teknisk og analytisk hjelp til modelleringsarbeid anbefales på det sterkeste.

Selv om du ikke har noen tidligere ekspertise, kan implementering av MMM-er være vanskelig siden det må velges de riktige dataene, trene modellen og endre flere parametere.

Meridians evner og begrensninger

Modellering på lokalt kontra nasjonalt nivå

Meridian er et fantastisk verktøy for å ta markedsføringsdataene dine til neste nivå. Meridian, i motsetning til typiske modeller på nasjonalt nivå, lar deg fokusere markedsføringsinnsatsen din på lokal eller regional skala ved hjelp av hierarkisk geo-nivå modellering.

Denne strategien gir dypere innsikt og gir ofte mer pålitelige tall på hvor effektive markedsføringstiltakene dine er, spesielt når det gjelder avkastning. 

Meridian lar deg jobbe med mer enn bare noen få datapunkter. Den kan håndtere over 50 geografiske områder og 2-3 år med ukentlige data, noe som gjør den til et kraftsenter når det gjelder tall.

Meridian fungerer raskt og holder tritt med kravene dine på grunn av bruken av sofistikert teknologi som Tensorflow Probability og XLA-kompilatoren, samt muligheten til å få tilgang til GPU-maskinvare via verktøy som Google Colab Pro+.

Meridian fortsetter å støtte den gamle strategien på nasjonalt nivå når ingen lokale data er tilgjengelige. En av dens mest bemerkelsesverdige aspekter er evnen til å inkludere forkunnskaper i beregningen. 

Bruke tidligere informasjon for Bayesiansk modellering

Du kan bruke Bayesianske modeller for å integrere din tidligere kunnskap om hvordan mediene dine presterer med Meridian. Dette inneholder informasjon fra tidligere eksperimenter, andre markedsføringsmiksmodeller, bransjekunnskap og benchmarks. På denne måten trenger du ikke starte fra null, men heller bygge på din eksisterende kunnskap.

Meridian evaluerer intelligent den avtagende effektiviteten til markedsføringsinitiativer over tid, samt deres innflytelsesspredning, for å forbedre prognosenøyaktigheten. Den undersøker også virkningen av unike seere og annonsefrekvens på markedsføring, og gir ytterligere innsikt i strategiresultater.

Det stopper ikke der.

Meridian handler også om å ta fornuftige beslutninger, spesielt gjennom internettkanaler som sponset søk, basert på data som Google Query Volume. Dette lar deg undersøke den faktiske effekten av strategiene dine.

Meridian skinner når det gjelder å bruke markedsføringsbudsjettet ditt på en intelligent måte, gi deg råd om den beste tilnærmingen til å dele kontantene dine på flere kanaler eller anbefale det ideelle totalbudsjettet for å nå målene dine.

Meridian lar deg også eksperimentere med "hva hvis"-scenarier for å utforske hvordan andre teknikker kunne ha fungert. Til slutt gir den en klar rapport om hvor godt den samsvarer med dataene dine, slik at du kan bestemme hvilke taktikker som er mest effektive.

Begrensninger i evaluering av markedsføringsytelser

Meridian har mange ulemper, spesielt mangel på øvre vs. nedre traktstøtte, som er utbredt med MMM-er.

Dette gjør det vanskelig å isolere og analysere disse komponentene individuelt. Men hvis Meridian hadde denne funksjonen, ville den kunne differensiere seg fra konkurrentene.

Googles Meridian mot Metas Robyn

Metas MMM Robyn virker mer avansert, og legger press på Google for å tilby et konkurrerende verktøy som verdens største reklameplattform.

Til tross for Robyns lille design, deler den flere funksjoner med Google Meridian.

Meta har gitt ut casestudier for Robyn, men Google utvikler for tiden deres, med begrenset tilgang gjennom applikasjonen. Robyn er åpen for alle via GitHub, som oppfordrer til fellesskapsstøtte. 

Meridian tar heller ikke hensyn til ytelsesendringer innenfor den aktuelle perioden.

Markedsføringsbegivenheter i den virkelige verden kan ha en betydelig innflytelse på suksessen til spesifikke kanaler. Meridians manglende evne til å forstå dette kan føre til feilaktige anslag og analyser, spesielt når det gjelder lengre varigheter.

Meridian og Robyns effektivitet vil bli vurdert når flere annonsører ansetter dem, og avslører deres respektive styrker. Disse MMM-teknologiene gir også betydelige markedsføringsmuligheter for annonsenettverk. Meridian kan øke betalt søketrafikk, mens Robyn kanskje foretrekker visningstunge annonser på Metas plattformer, men dette kan bli tydelig ved videre bruk.

Meridian er for tiden et godt prosjekt med tidlig tilgang å leke med. Den må vise at bruk og analyse av faktiske data kan hjelpe reklame.

Kilde- søkhengineland