Marketing Mix Modeling (MMM)

Модель, которая измеряет реальный вклад каждого канала в выручку — включая офлайн и то, что не видит ни один пиксель, — и превращает его в рекомендацию по бюджету с честными интервалами.

Маркетинг Аналитика ML
12–24 месяца
истории в модели
Все каналы
digital, офлайн, бренд
С интервалами
вклад показан диапазоном
Для кого

CMO и growth-лидам с заметными расходами по нескольким каналам, где last-click перестал совпадать с ощущением бизнеса.

Короткий ответ

Байесовская модель распределяет выручку между всеми каналами, куда вы тратите, учитывая задержку между расходом и продажей, убывающую отдачу на больших бюджетах, сезонность, цену и акции. Она работает на агрегированных расходах и выручке, а не на пользовательском трекинге, поэтому переживает потерю кук и охватывает ТВ, печать и спонсорство. На выходе — вклад канала с интервалом и инструмент сценариев по бюджету.

Проблема

Last-click отдаёт всю заслугу последнему объявлению, и бюджет постепенно переезжает вниз воронки.

01

Все площадки записывают себе одну и ту же продажу

Сложите конверсии, которые отчитывает каждая площадка, — получится больше выручки, чем компания заработала. Каждый дашборд уверен в себе, а вместе они арифметически невозможны.

02

Офлайн и бренд выглядят бесполезными

Всё без клика — ТВ, наружка, спонсорство, подкасты — не показывает в атрибуции ничего. Его режут первым, а эффект вылезает необъяснимым провалом через квартал.

03

Никто не знает, где начинается насыщение

Бюджет на канал с лучшим ROAS удваивают, а выручка за ним не идёт. Без кривой насыщения ответ приходит уже после того, как деньги потрачены.

Как это работает

От триггера до результата, по шагам.

01

Собираем историю расходов и результатов

Недельные расходы по каналам, выручка, календарь цен и акций, изменения дистрибуции, сезонность и крупные внешние события. Двенадцать месяцев — минимум, на двадцати четырёх модель становится надёжной.

02

Моделируем adstock и насыщение

У каждого канала своя структура задержки — как долго держится эффект — и кривая убывающей отдачи. Без обеих модель с удовольствием порекомендует бесконечный бюджет на то, что сработало последним.

03

Обучаем с априорами, показываем интервалы

Байесовский подход позволяет заложить известные ограничения и результаты прошлых тестов и даёт диапазон вместо одного числа. Точечная оценка вклада ТВ — ложная точность, и мы её не печатаем.

04

Проверяем на реальности

Модель проверяется на отложенном периоде и, где возможно, на гео-тестах или периодах отключения канала, которые вы реально проводили. Совпадение с экспериментом ценнее красивого фита.

05

Даём планировщикам сценарии

Дашборд, где команда перекладывает бюджет между каналами и видит смоделированный эффект на выручку вместе с неопределённостью. Планирование переходит от мнений к общей модели с видимыми допущениями.

До / после

Что меняется на практике.

Сейчас, руками
×Бюджет определяет last-click
×Конверсии по площадкам превышают реальную выручку
×Офлайн и бренд как будто ничего не дают
×Насыщение обнаруживается после перерасхода
Когда автоматизация работает
Вклад каждого канала с интервалами
Одна согласованная декомпозиция выручки
Офлайн и бренд измерены на равных с digital
Кривые насыщения видны до траты
Что вы получаете

Внедрение, а не демо.

Датасет расходов, выручки и факторов, который остаётся у вас
Байесовскую MMM с adstock и насыщением по каналам
Вклад и ROI по каналам, показанные диапазонами
Проверку на отложенном периоде и на ваших гео-тестах
Дашборд сценариев по бюджету и рабочую сессию с командой
На чём построено

Мы строим в вашем стеке, а не переводим вас на свой. Ниже — то, к чему это решение подключается чаще всего. Другие системы — вопрос объёма работ, а не препятствие.

Python PyMC Meridian Robyn BigQuery dbt Looker Studio Power BI
Срок до продакшна8–12 недель
Цена внедренияФикс. цена
Первый шагБесплатный мини-аудит
Честные ограничения

Когда это решение вам не подходит.

·Меньше года истории — вариации не хватает, чтобы разделить каналы, и модель уверенно распишет шум.
·Если каналов один-два, MMM избыточна: хорошо поставленный гео-тест ответит быстрее и дешевле.
·Если бюджет два года стоит ровно, учиться не на чем. Сначала нужна осознанная вариация, и мы поможем её спланировать.

Что чаще всего спрашивают

Атрибуция следит за пользователями и кликами, MMM работает на агрегированных расходах и выручке во времени. Она не зависит от кук и охватывает офлайн — ровно там, где атрибуция слепа.

Связанное

Где это стоит в остальной работе.

Услуга
Автоматизация процессов
Более широкая услуга, к которой это относится: спроектировать и построить автоматизированный процесс целиком.
Решения
Мультитач-атрибуция
Все касания клиента сшиваются в один путь и получают вклад по реальному влиянию.
Решения
Анализатор эффективности креативов
Каждый ваш креатив, сведённый со своими расходами и метриками и описанный vision-моделью,.
Решения
Прогноз LTV клиента
Каждый клиент получает прогноз пожизненной ценности уже в первые дни, и реклама оптимизируется на то, сколько он принесёт, а не на то, сколько он заплатил за первый заказ.

Приходите с процессом, который болит.

Мини-аудит бесплатный: разбираем вашу версию этого процесса и прямо говорим, окупится ли автоматизация. Если да — вы получаете объём работ и фиксированную цену.