Modelowanie marketing miksu i metodologia wnioskowania wynikowego

Rozważ te uogólnienia dotyczące modelowania marketing miksu jako metodologia wnioskowania przyczynowego:

• Modelowanie marketing miksu to narzędzie do wnioskowania przyczynowego do szacowania wpływu reklam na poziomie KPI i poziomie budżetu. statystyki oparte na modelach marketing miksu, np. ROI. i krzywe reakcji mają jasną interpretację przyczynową, a modelowanie metodologia musi być odpowiednia dla tego typu analizy.

• Schemat wnioskowania przyczynowego ma istotne korzyści, które są również kluczowe elementy prawidłowej i interpretowalnej analizy MMM:

  • ROI i inne szacunkowe wartości przyczynowo-skutkowe są jasno określone na podstawie potencjału z notatką wyników, która jest intuicyjna i rygorystyczna matematycznie.

  • Można ustalić i przejrzyście ustalić niezbędne założenia. Wszystkie modele wymagają założenia, aby przedstawić prawidłowe szacunki przyczynowych wartości szacunkowych.

• Powszechnie uważa się, że eksperymenty losowe metody szacowania wpływu. Modelowanie marketing miksu jest natomiast przykładem modelu wnioskowania na podstawie danych obserwacyjnych.

• Modelowanie marketing miksu ma istotne zalety w porównaniu z eksperymentami:

  • W przypadku reklam wiele projektów eksperymentalnych wymaga na poziomie użytkownika, które nie spełniają nowoczesnych standardów ochrony prywatności. Zastosowania modelu marketing miksu danych obserwacyjnych na poziomie zbiorczym, który zapewnia ochronę prywatności.

  • Eksperymenty często są trudne ze względu na koszty i praktyczność. Dane obserwacyjne są natomiast łatwo dostępne.

  • Eksperymenty służą zwykle do oszacowania jednej konkretnej ilości. W np. eksperyment geograficzny może służyć do oszacowania ROAS w konkretnym kanale, takim jak telewizja Model wnioskowania opartego na faktach, np. Modelowanie marketing miksu dostarcza wielu statystyk, np. ROI dla każdego kanału komunikacji, oraz krzywych reakcji i przydzielania budżetu bez konieczności z rygorystycznym projektem eksperymentalnym, który może być niepraktyczny.

Założenia możliwe do przetestowania i niemożliwe do sprawdzenia

Modelowanie marketing miksu opiera się na danych obserwacyjnych, więc wymaga założeń statystycznych które nie są niezbędne w większości eksperymentów. Przyjęte założenia sklasyfikowane jako nietestowalny oraz testowalny.

Dlaczego te założenia mają znaczenie z praktycznego punktu widzenia? Wiele modeli mają dobre dopasowanie i skuteczność prognozy, a przy tym różne ROI i optymalizację. co utrudnia wybór najlepszego modelu.

Nietestowane założenia

• Warunek nazywany wymiennością warunkową to główne niepodlegające testom założenia wymagane dla modelu regresji MMM, aby zapewnić dokładne wyniki przyczynowo-skutkowe wyniki wnioskowania. Tego warunku nie można sprawdzić, ponieważ nie ma w sposób statystyczny określający jej ważność wyłącznie na podstawie danych obserwacyjnych.

• Ogólnie wymienność warunkowa oznacza, że zestaw zmiennych kontrolnych oba:

  • Uwzględnia wszystkie zmienne niezrozumiałe, czyli zmienne, które mają wpływ zarówno na realizację kampanii w mediach, jak i na KPI,

  • Wyklucza wszystkie zmienne mediatora, które należą do parametru przyczynowa ścieżka między mediami a KPI

• Wykresu przyczynowo-skutkowych można wykorzystać do uzasadnienia wymiany warunkowej założenia. Wykres przyczynowy musi być skonstruowany na podstawie domeny eksperckiej ponieważ nie istnieje żaden test statystyczny, który pozwoliłby określić właściwy wykres. mogą opierać się wyłącznie na danych obserwacyjnych.

• W rzeczywistości założenie dotyczące wymienności nigdy nie jest całkowicie spełnione. klasyczna zasada mówi, że „wszystkie modele są błędne, ale niektóre są przydatne”.

Założenia możliwe do sprawdzenia

• Założenia możliwe do przetestowania obejmują wszystkie elementy związane ze strukturą matematyczną modelu. Zastanów się nad tymi kwestiami:

  • Jak są odzwierciedlane w modelu efekty mediów, w tym efekty opóźnione i przy spadku zysków?

  • Jak modelowane są zmienne kontrolne? Są przekształceniami nieliniowymi jest wymagane?

  • Jak modelowane są trendy i sezonowość?

• Przetestowane założenia można ocenić w pewnym stopniu na podstawie dopasowania m.in. ze wskaźnikami prognozowanymi, takimi jak współczynnik R kwadrat poza próbką. Pamiętaj jednak, że:

  • Dane o jakości dopasowania nie dają pełnego obrazu dla wnioskowania przyczynowo-skutkowego. wnioskowanie przyczynowe różni się od najlepszego modelu prognozowania.

  • Im więcej porównujesz modeli kandydujących, tym większe ryzyko nadmiernego dopasowania. Najlepszy model to na przykład ten, który wydaje się mają najlepsze dopasowanie poza próbką.

  • Nie ma wartości progowej dla wartości R-kwadrat ani innych wskaźników, z których składa się model dobrych lub złych. Model z 99% kwadratem poza próbką również może być słabego modelu do wnioskowania przyczynowego.

Podsumowanie

Nie ma absolutnie najlepszego rozwiązania dla modelowania marketing miksu, które wynikałoby z podstawowej zasad wnioskowania wynikowego na podstawie danych obserwacyjnych. Zalecamy Specjaliści ds. modelowania marketing miksu podchodzą krytycznie do modelu marketing miksu w ramach wnioskowania przyczynowego niezależnie od tego, czy używany jest model Meridian, ani żadnego innego rozwiązania. Misją Meridian jest dostarczanie Ci w jasny sposób wyjaśnia, czym jest modelowanie marketing miksu, jak działa i jak należy je stosować zinterpretuj wyniki.