Změřte skutečnou ROAS s modely marketingového mixu a Google Meridian
Zjistěte, co vám vrací každá koruna vložená do marketingu — s modely, které spouští váš vlastní tým.
Na vašich datech o prodejích a médiích postavíme modely marketingového mixu (MMM) – Google Meridian, bayesovské MMM a regresi s adstockem a saturací –, ověříme je geografickými experimenty a nezávislým kódem a ten nejlepší nasadíme do vaší vlastní infrastruktury. Modely jsou programy v jazyce SAS, které běží v Jenneru, takže vaši analytici – včetně týmu, který už marketingovou analytiku dělá v SAS – je každé čtvrtletí sami spouštějí a znovu trénují, bez dalších služeb.
Zakázky za pevnou cenu i s fakturací podle odvedené práce.
§1 Nabídka
Co zahrnuje naše služba modelování marketingového mixu
Modelování mediálního mixu jednou pořádně a pak předané: váš tým vlastní software, natrénované modely i pipeline, která je spouští, bez průběžného předplatného služeb.
01
Licence Jenner Ultimate
Edice s více než 200 procedurami a bez omezení objemu dat, pro macOS, Windows nebo Linux. Spouští programy v jazyce SAS, včetně modelů, které dodáváme. Součástí je rok nových verzí a podpory.
Každá procedura, kterou modely používají, i každá, po které vaši analytici sáhnou příště
Běží na vašich počítačích a serverech; vaše data zůstávají u vás
Rok aktualizací a podpory od týmu, který staví Jenner
02
Natrénované modely marketingového mixu
Sada modelů napasovaných na vaše vlastní data o prodejích, médiích, cenách a promoakcích, spolu s rozpočtovým doporučením, které podkládají. Váš tým je spouští na nových týdnech a znovu trénuje, když se trh pohne — aniž by nám musel volat.
Křivky odezvy, ROI a mezní ROI pro každý kanál
Spouštění každý týden nebo čtvrtletí; přetrénování, když se změní mix
Spuštěné notebooky, které každý krok vysvětlují srozumitelnou řečí
03
Integrace a nasazení
Modely napojíme na data, která už máte, a spustíme je tam, kde už provozujete všechno ostatní: ve vašem cloudu nebo na vašich serverech, ve vašem plánovači úloh, s výsledky doručenými do vašich nástrojů BI a plánování.
Data z vašeho datového skladu, data lake nebo plochých souborů
Plánované běhy ve vašem cloudu nebo on-premise
Výsledky jako tabulky, které Python, R i vaše nástroje BI čtou přímo
§2 Jak začínáme
Jak pracujeme: začínáme technickým posouzením
Nejdřív se podíváme na vaše data a infrastrukturu, aby odhad byl číslem, za kterým si můžeme stát.
01 /
Technické posouzení
Pracovní setkání s vašimi týmy marketingu, analytiky a dat: co prodáváte, které kanály nakupujete, jaká data máte a kde jsou uložena.
02 /
Odhad a plán
Písemný rozsah, harmonogram a cena za modely, integraci a předání — jako pevná cena, nebo s fakturací podle odvedené práce.
03 /
Stavba, trénink a ověření
Připravíme data, napasujeme modely, ověříme je proti nezávislému kódu a vašim experimentům a výsledky odsouhlasíme s vaším týmem.
04 /
Nasazení a předání
Modely se spustí ve vaší infrastruktuře, vaši analytici je jednou spustí společně s námi a od té chvíle už je spouštějí sami.
Formy spolupráce: pevná cena, nebo fakturace podle odvedené práce
Pevná cena
Jedna cena za dohodnutý rozsah. Správná volba, když jsou data v dobrém stavu a výstupy jasně dané.
Na vaše data napasujeme několik rodin modelů – včetně Google Meridian –, každou otestujeme stejným způsobem a nasadíme tu, která si vede nejlépe.
M1
Regrese s adstockem (přenosový efekt)
Log-lineární regrese s adstockem, aby televizní kampaň působila i v týdnech po odvysílání, a s autoregresními chybami, aby se série dobrých týdnů nepletla s účinkem médií.
M2
Adstock a saturační křivky
Saturační křivky Hill napasované kanál po kanálu nad adstockem: klesající výnosy a křivka odezvy, která ukáže, kde další koruna udělá nejvíc.
M3
Hierarchické modely pro více trhů
Trhy si navzájem půjčují statistickou sílu a každý má vlastní mediální efekt, takže vidíte, kde kanál pracuje víc a kde se dá plánovat celostátně.
Výsledky geografických testů vstupují do modelu jako apriorní rozdělení, takže historie i experimenty se shodnou na jedné odpovědi, s intervalem pro každé číslo.
Návrh a vyhodnocení testů: rozdíl v rozdílech, syntetická kontrola a placebo kontroly na fiktivních testech, aby změřený nárůst měl poctivou míru chyby.
M6
Mediace přes vyhledávání
Jaká část účinku televize a videa přichází přes lidi, kteří vás pak vyhledají, aby se vyhledávání nepřipisovaly prodeje, které vytvořily jiné kanály.
M7
Google Meridian (open-source bayesovské MMM), spouštěný a nasazovaný z Jenneru
Implementace Google Meridian bez samostatné technologické platformy: open-source bayesovské MMM od Googlu běží přímo z Jenneru a testujeme ho za stejných podmínek jako ostatní – stejné testovací týdny, stejná kalibrace experimenty, stejný optimalizátor rozpočtu. Když nejlépe sedí na vaše data, nasadíme ho do vaší infrastruktury jako kterýkoli jiný.
A analýzy, které potřebuje každý plán
Základní prodeje a nárůst z promoakcí
Co byste prodali tak jako tak a kolik k tomu přidala každá promoakce.
ROAS a mezní ROAS
Kolik každý kanál vrátil v průměru a kolik by vrátila další koruna.
Křivky odezvy
Výdaje proti výnosu pro každý kanál, včetně bodu nasycení.
Optimalizace rozpočtu
Nejlepší rozdělení stejného rozpočtu v mezích, které vaši plánovači stanoví pro jednotlivé kanály.
Co hýbe tržbami
Cena, distribuce, konkurence, počasí a média, seřazené podle toho, jak moc každý z nich ovlivňuje výsledek.
§5 Google Meridian
Google Meridian: implementace a nasazení
Google Meridian je open-source bayesovský model marketingového mixu od Googlu. Spouštíme ho přímo z Jenneru, kalibrujeme ho vašimi geografickými experimenty a testujeme ho na stejných testovacích týdnech a se stejným optimalizátorem rozpočtu jako každý jiný model, který napasujeme.
Když je Meridian pro vaše data nejlepší model, nasadíme ho do vaší infrastruktury se stejným harmonogramem a stejným předáním jako kterýkoli jiný: vaši analytici ho sami spouštějí a znovu trénují.
§6 Proč to obhájíte
ROAS, kterou obhájíte
Než se údaj o ROAS dostane k vašim plánovačům, je ověřený třemi způsoby.
Křížová kontrola v jazycích Python a R
Každý model se znovu napasuje nezávislými implementacemi v jazycích Python a R a koeficienty se musí shodovat.
Testy na simulovaných datech
Každý model spustíme na simulovaných datech, kde je správná odpověď známá, a ukážeme, že ji najde, dřív než se dotkne vašich dat.
Kalibrace podle experimentů
Kde máte geografické testy, modely jimi kalibrujeme; kde je nemáte, navrhneme test, který otázku rozhodne.
§7 Co předáváme
Vše, co vaši analytici potřebují, aby mohli pokračovat
01
Spuštěné notebooky
Notebooky Jupyter, které vaši analytici mohou přečíst od začátku do konce a znovu spustit, s každým krokem vysvětleným srozumitelnou řečí.
02
Zdokumentovaný kód
Každý program, na kterém modely stojí, okomentovaný a uspořádaný tak, aby ho váš tým mohl měnit.
03
Natrénované modely
Napasované na vaše data, s nastavením a kontrolami pro přetrénování na nových týdnech.
04
Rozpočtové doporučení
Kam peníze přesunout příště, podle kanálů, s očekávanou návratností.
05
Video průvodce (volitelně)
Nahraná prohlídka modelů a notebooků pro každého, kdo se k týmu přidá později.
Časté dotazy
Model marketingového mixu oddělí tržby, které vytvořil každý kanál, od ceny, promocí, distribuce, sezónnosti a ostatních kanálů; když tyto tržby vydělíte výdaji na kanál, dostanete jeho ROAS. Pokud máte geografické experimenty, kalibrují model, takže číslo stojí na změřeném nárůstu, a ne jen na korelaci. Technické posouzení ukáže, co vaše data unesou.
Průměrná ROAS je to, co kanál vrátil ze všeho, co jste do něj vložili; mezní ROAS je to, co by vrátila další koruna, odečtené z křivky odezvy kanálu. Kanály se nasycují, takže kanál s vysokou průměrnou ROAS může mít nízkou mezní, a přesouvání rozpočtu podle průměrné ROAS posílá peníze na špatné místo. Naše doporučení k rozpočtu stavíme na mezní ROAS.
Inkrementální ROAS jsou tržby, které kanál skutečně způsobí. Měří se tak, že se kanál v sadě testovacích (holdout) trhů vypne nebo omezí a tyto trhy se porovnají s kontrolními. Test měří jen své vlastní týdny, takže u kanálů s přenosovým efektem, jako je televize, krátký test plnou návratnost podhodnotí; tento přenos při použití výsledku zohledňujeme. Váš příští test můžeme navrhnout v rámci zakázky.
Google Meridian je open-source bayesovský framework od Googlu pro modelování marketingového mixu. Odhaduje účinek každého kanálu s adstockem a saturací, lze ho kalibrovat výsledky experimentů a obsahuje optimalizátor rozpočtu. Implementujeme ho jako jeden z modelů, které pro vás napasujeme.
Ano. Meridian spouštíme přímo z Jenneru, kalibrujeme ho vašimi experimenty a nasadíme ho do vašeho prostředí podle vašeho harmonogramu. Po předání ho váš tým sám spouští a znovu trénuje.
Ano. Výsledky experimentů vstupují do Meridianu jako apriorní rozdělení ROI pro kanály, které testovaly. Pokud zatím žádné testy nemáte, geografické experimenty v rámci zakázky navrhneme a vyhodnotíme.
Na stejná data napasujeme několik rodin modelů a každou otestujeme stejně: přesnost na odložených týdnech, shoda s vašimi experimenty a testy obnovy na simulovaných datech, kde je správná odpověď známa. Nasadíme ten model, který si na vašich datech vede nejlépe, ať je to kterýkoli. Google Meridian implementujeme; Robyn nenabízíme.
Jenner spouští programy SAS – DATA kroky, procedury a makra –, takže váš stávající kód SAS může dál běžet vedle nových modelů. Modely, které dodáváme, jsou samy programy v jazyce SAS v noteboocích Jupyter, které váš tým v Jenneru čte, spouští a upravuje. Technické posouzení prověří vaše programy oproti tomu, co Jenner podporuje.
Budou vaše. Váš tým modely spouští a znovu trénuje na vlastní licenci Jenner, bez průběžného poplatku za služby. Obracíte se na nás, když chcete další práci, ne proto, že by nás modely potřebovaly.
Obojí je možné. Po technickém posouzení vám dáme písemný odhad, buď jako pevnou cenu za dohodnutý rozsah, nebo s fakturací podle odvedené práce; délku zakázky odhadneme v rámci téhož posouzení. Licence Jenner Ultimate se účtuje podle našeho ceníku.
Chcete vědět, co vám média vydělávají?
Začněte technickým posouzením. Podíváme se na vaše data a systémy a vrátíme se s rozsahem a cenou.