Marketing Mix Modeling (MMM)

Модель, яка вимірює реальний внесок кожного каналу у виручку — включно з офлайном і тим, чого не бачить жоден піксель, — і перетворює його на рекомендацію щодо бюджету з чесними інтервалами.

Маркетинг Аналітика ML
12–24 місяці
історії в моделі
Усі канали
digital, офлайн, бренд
З інтервалами
внесок показано діапазоном
Для кого

CMO і growth-лідам з помітними витратами по кількох каналах, де last-click перестав збігатися з відчуттям бізнесу.

Коротка відповідь

Баєсова модель розподіляє виручку між усіма каналами, куди ви витрачаєте, враховуючи затримку між витратою і продажем, спадну віддачу на великих бюджетах, сезонність, ціну та акції. Вона працює на агрегованих витратах і виручці, а не на користувацькому трекінгу, тому переживає втрату кук і охоплює ТБ, друк і спонсорство. На виході — внесок каналу з інтервалом та інструмент сценаріїв бюджету.

Проблема

Last-click віддає всю заслугу останньому оголошенню, і бюджет поступово переїжджає вниз воронки.

01

Усі майданчики записують собі один і той самий продаж

Складіть конверсії, про які звітує кожен майданчик, — вийде більше виручки, ніж компанія заробила. Кожен дашборд упевнений у собі, а разом вони арифметично неможливі.

02

Офлайн і бренд виглядають марними

Усе без кліку — ТБ, зовнішня реклама, спонсорство, подкасти — не показує в атрибуції нічого. Його ріжуть першим, а ефект вилазить незрозумілим провалом через квартал.

03

Ніхто не знає, де починається насичення

Бюджет на канал з найкращим ROAS подвоюють, а виручка за ним не йде. Без кривої насичення відповідь приходить уже після того, як гроші витрачено.

Як це працює

Від тригера до результату, крок за кроком.

01

Збираємо історію витрат і результатів

Тижневі витрати по каналах, виручка, календар цін і акцій, зміни дистрибуції, сезонність і великі зовнішні події. Дванадцять місяців — мінімум, на двадцяти чотирьох модель стає надійною.

02

Моделюємо adstock і насичення

У кожного каналу своя структура затримки — як довго тримається ефект — і крива спадної віддачі. Без обох модель залюбки порекомендує нескінченний бюджет на те, що спрацювало останнім.

03

Навчаємо з апріорі, показуємо інтервали

Баєсів підхід дозволяє закласти відомі обмеження й результати минулих тестів і дає діапазон замість одного числа. Точкова оцінка внеску ТБ — фальшива точність, і ми її не друкуємо.

04

Перевіряємо на реальності

Модель перевіряється на відкладеному періоді і, де можливо, на гео-тестах чи періодах вимкнення каналу, які ви справді проводили. Збіг з експериментом цінніший за гарний фіт.

05

Даємо планувальникам сценарії

Дашборд, де команда перекладає бюджет між каналами і бачить змодельований ефект на виручку разом з невизначеністю. Планування переходить від думок до спільної моделі з видимими припущеннями.

До / після

Що змінюється на практиці.

Зараз, руками
×Бюджет визначає last-click
×Конверсії по майданчиках перевищують реальну виручку
×Офлайн і бренд ніби нічого не дають
×Насичення виявляється після перевитрати
Коли автоматизація працює
Внесок кожного каналу з інтервалами
Одна узгоджена декомпозиція виручки
Офлайн і бренд виміряно нарівні з digital
Криві насичення видно до витрати
Що ви отримуєте

Впровадження, а не демо.

Датасет витрат, виручки і факторів, який залишається у вас
Баєсову MMM з adstock і насиченням по каналах
Внесок і ROI по каналах, показані діапазонами
Перевірку на відкладеному періоді і на ваших гео-тестах
Дашборд сценаріїв бюджету і робочу сесію з командою
На чому побудовано

Ми будуємо у вашому стеку, а не переводимо вас на свій. Нижче — те, до чого це рішення підключається найчастіше. Інші системи — питання обсягу робіт, а не перешкода.

Python PyMC Meridian Robyn BigQuery dbt Looker Studio Power BI
Строк до продакшну8–12 тижнів
Ціна впровадженняФікс. ціна
Перший крокБезкоштовний міні-аудит
Чесні обмеження

Коли це рішення вам не підходить.

·Менше року історії — варіації бракує, щоб розділити канали, і модель упевнено розпише шум.
·Якщо каналів один-два, MMM надлишкова: добре поставлений гео-тест відповість швидше й дешевше.
·Якщо бюджет два роки стоїть рівно, вчитися немає на чому. Спершу потрібна свідома варіація, і ми допоможемо її спланувати.

Що найчастіше запитують

Атрибуція стежить за користувачами і кліками, MMM працює на агрегованих витратах і виручці в часі. Вона не залежить від кук і охоплює офлайн — саме там, де атрибуція сліпа.

Повʼязане

Де це стоїть в решті роботи.

Послуга
Автоматизація процесів
Ширша послуга, до якої це належить: спроєктувати і побудувати автоматизований процес цілком.
Рішення
Мультитач-атрибуція
Усі дотики клієнта зшиваються в один шлях і отримують внесок за реальним впливом.
Рішення
Аналізатор ефективності креативів
Кожен ваш креатив, зведений зі своїми витратами й метриками і описаний vision-моделлю,.
Рішення
Прогноз LTV клієнта
Кожен клієнт отримує прогноз довічної цінності вже в перші дні, і реклама оптимізується на те, скільки він принесе, а не на те, скільки він заплатив за перше замовлення.

Приходьте з процесом, який болить.

Міні-аудит безкоштовний: розбираємо вашу версію цього процесу і прямо кажемо, чи окупиться автоматизація. Якщо так — ви отримуєте обсяг робіт і фіксовану ціну.