Einführung in Meridian
Meridian ist ein von Google entwickeltes Open-Source-MMM, das innovative Lösungen für wichtige Analyseherausforderungen bietet. Es ist ein flexibles und leistungsstarkes statistisches Framework. Da Meridian eine Open-Source-Lösung ist, ist der zugrunde liegende Code vollständig sichtbar und kann von Ihnen geändert werden. Meridian ist für alle kostenlos nutzbar und bietet Ihnen Kontrolle über Ihr Modell, Ihre Daten und Ihre Ergebnisse.
Dieses Framework soll Ihnen helfen, drei zentrale geschäftliche Fragen zu beantworten:
- Wie hoch ist der bisherige ROI (Return on Investment) und Beitrag der einzelnen Marketingkanäle?
- Wie sieht die Reaktionskurve für die einzelnen Kanäle aus? Mit anderen Worten: Wie ändert sich die Wirkung des Marketings mit den Ausgaben?
- Wie sollten wir auf Grundlage dieser Resultate unser künftiges Budget zuweisen, um das Geschäftsergebnis zu maximieren?
Wesentliche Vorteile von Meridian
Meridian soll es der Branche ermöglichen, erstklassige MMMs zu entwickeln und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Das wird durch mehrere wichtige Funktionen erreicht, die zu schnelleren, detaillierteren und umsetzbaren Informationen führen.
- Für kausale Inferenz konzipiert: Mit Meridian lässt sich die tatsächliche kausale Wirkung Ihres Marketings abschätzen. Das Framework für kausale Inferenz und die Annahmen beeinflussen die Schätzung des zusätzlichen Ergebnisses für jede Behandlungsvariable durch das Modell.
- Berücksichtigung Ihrer Sachkenntnis: Sie können Priors nutzen, um Ihr geschäftsbezogenes Wissen in das Modell einfließen zu lassen. Der Prior liefert dem Modell einen Ausgangspunkt auf Grundlage Ihrer Informationen. So wird das Modell auf Ihre individuelle Geschäftssituation abgestimmt und ermöglicht wichtige Einblicke. Dabei werden Ihre Daten und (über den Prior) auch Ihre Sachkenntnisse berücksichtigt.
- Verwendung von Kontrollvariablen: Sie haben die Möglichkeit, verschiedene Kontrollvariablen einzubeziehen. Wenn Sie beispielsweise Daten zum Google-Suchvolumen als Störvariable mit einschließen, kann das Modell bei der Schätzung der kausalen Effekte Ihrer Werbung das organische Suchinteresse an der Marke besser berücksichtigen.
- Modellierung auf geografischer Ebene: Meridian unterstützt die Verwendung von Daten auf geografischer Ebene, die mehr statistische Informationen enthalten. Das verbessert die Schätzung des Media-Effekts und liefert auch detailliertere Informationen auf geografischer Ebene.
- Methodik im Hinblick auf Reichweite und Häufigkeit: Meridian bietet die Möglichkeit, Daten zu Reichweite und Häufigkeit als Eingaben für das Modell zu verwenden, um zusätzliche Statistiken zu erhalten. Die Reichweite ist die Anzahl der einzelnen Nutzer in jedem Zeitraum. Die Häufigkeit ist die entsprechende durchschnittliche Anzahl von Impressionen pro Nutzer. So erhalten Sie detailliertere Informationen dazu, wie sich die Wirkung eines Kanals in Abhängigkeit von Reichweite und Häufigkeit ändert. Weitere Informationen finden Sie unter Bayesian Hierarchical Media Mix Model Incorporating Reach and Frequency Data.
- Umsetzbare Informationen: Meridian bietet Funktionen für die Optimierung und Szenarioplanung, die auf erweiterten Modellierungsgrundlagen basieren. Meridian soll durch seine Datenausgaben zu wichtigen Geschäftsmesswerten (z. B. ROI-Schätzungen) und durch glaubwürdige Intervalle, Reaktionskurven und Empfehlungen zur Budgetoptimierung umsetzbare Informationen für Ihr Unternehmen liefern.
Übersicht über den Meridian-Prozess
Meridian bietet einen strukturierten End-to-End-Workflow. Der Prozess besteht aus den folgenden Hauptschritten:
Vor der Modellierung: Hier geht es darum, Ihre Daten zu erheben, zu organisieren und zu bereinigen. Sie stellen dem Modell wichtige Geschäftsdaten zur Verfügung, darunter Ihren Ziel-KPI (oft Umsatzdaten), Media-Daten für jeden Marketingkanal und alle relevanten Kontrollvariablen, die sich ebenfalls auf Ihr Marketing und Ihren KPI (also Ihre Leistungskennzahl) auswirken könnten.
Modellierung: Das bayessche Kernmodell von Meridian wird auf Ihre Daten angewendet. Das Modell berücksichtigt Annahmen zu komplexen, realen Effekten (z. B. verzögerter Effekt von Werbung und Sättigung). Die primäre Ausgabe des Modells ist eine Posterior-Verteilung der Modellparameter, die in die Analyse nach der Modellierung einfließt.
Nach der Modellierung: In dieser Phase werden die Modellergebnisse ausgewertet und umsetzbare Informationen betrachtet. Meridian bietet eine Reihe von Standardvisualisierungen, mit denen Sie unter anderem die Modellanpassung, den Beitrag der einzelnen Kanäle und den ROI nachvollziehen können. Damit Sie die gewonnenen Erkenntnisse praktisch umsetzen können, bietet Meridian einen Bericht zur Budgetoptimierung. Dieser enthält Empfehlungen zur Budgetzuweisung, die Ihnen einen optimalen Einsatz Ihrer Marketinginvestitionen ermöglichen.