Serviços profissionais · Marketing Analytics
Saiba quanto rende cada euro investido em marketing, com modelos que a sua própria equipa executa.
Construímos modelos de marketing mix (MMM) com os seus dados de vendas e de media — Google Meridian, MMM bayesiano e regressão com adstock e saturação —, validamo-los com experiências geográficas e código independente e implementamos o melhor na sua própria infraestrutura. Os modelos são programas em linguagem SAS que correm no Jenner, pelo que os seus analistas, incluindo uma equipa que já faz a sua análise de marketing em SAS, voltam a executá-los e a treiná-los todos os trimestres, sem mais serviços.
Projetos a preço fixo e em regime de tempo e materiais.
§1 A oferta
Media mix modeling bem feito uma vez e depois entregue: a sua equipa é dona do software, dos modelos treinados e do pipeline que os executa, sem qualquer subscrição de serviço contínua.
A edição com mais de 200 procedimentos e sem limite de dados, em macOS, Windows ou Linux. Executa programas em linguagem SAS, incluindo os modelos que entregamos. Inclui um ano de novas versões e suporte.
Um conjunto de modelos ajustados aos seus próprios dados de vendas, media, preço e promoções, com a recomendação de orçamento que sustentam. A sua equipa volta a executá-los com novas semanas e a treiná-los à medida que o mercado muda, sem nos chamar.
Ligamos os modelos aos dados que já tem e executamo-los onde já executa tudo o resto: na sua cloud ou nos seus próprios servidores, no seu agendador, com os resultados entregues às suas ferramentas de BI e de planeamento.
§2 Como começa
Primeiro analisamos os seus dados e a sua infraestrutura, para que a estimativa seja um número que podemos garantir.
01 /
Uma sessão de trabalho com as suas equipas de marketing, analytics e dados: o que vende, que canais compra, que dados detém e onde estão.
02 /
Âmbito, calendário e preço por escrito para os modelos, a integração e a passagem de testemunho, a preço fixo ou em tempo e materiais.
03 /
Preparamos os dados, ajustamos os modelos, verificamo-los com código independente e com as suas experiências, e validamos os resultados com a sua equipa.
04 /
Os modelos entram em produção na sua infraestrutura, os seus analistas executam-nos connosco uma vez e, a partir daí, executam-nos sozinhos.
Um único preço para um âmbito acordado. A escolha certa quando os dados estão em bom estado e os entregáveis são claros.
Um projeto a preço fixo →Faturado pelo trabalho realizado. A escolha certa quando os dados precisam primeiro de trabalho, ou quando quer explorar antes de se comprometer.
Um projeto em tempo e materiais →§3 O que vai ver
Quatro figuras do nosso curso de marketing mix modelling, feitas com os mesmos modelos que construímos para clientes.
FIG. 1 — Curvas de resposta por canal
Quanto acrescenta cada canal à medida que investe mais, e onde deixa de compensar.
Fonte: dados fictícios para fins ilustrativos
FIG. 2 — O que move a receita
Todos os fatores, de media ou não, ordenados pelo quanto uma variação de 1% move a receita.
Fonte: dados fictícios para fins ilustrativos
FIG. 3 — Um teste geográfico, bem lido
Desligue a TV em alguns mercados e as vendas perdidas aparecem, e continuam depois de a TV voltar. Medimos as duas coisas.
Fonte: dados fictícios para fins ilustrativos
FIG. 4 — Mercado a mercado
Que canais funcionam da mesma forma em todo o lado e podem ser planeados a nível nacional, e quais variam de mercado para mercado.
Fonte: dados fictícios para fins ilustrativos
A revisão técnica leva uma conversa. Sai com um âmbito e um preço.
§4 O que construímos
Ajustamos várias famílias de modelos — incluindo o Google Meridian — aos seus dados, testamos cada uma da mesma forma e implementamos a que tem melhor desempenho.
M1
Regressão log-linear com adstock, para que uma campanha de TV continue a trabalhar nas semanas depois de ir para o ar, e erros autorregressivos, para que uma série de boas semanas não seja confundida com efeito de media.
M2
Curvas de saturação de Hill ajustadas canal a canal sobre o adstock: rendimentos decrescentes, e a curva de resposta que lhe diz onde o próximo euro rende mais.
M3
Os mercados partilham informação entre si, com um efeito de media para cada mercado, para que veja onde um canal rende mais e onde pode ser planeado a nível nacional.
M4
Os resultados dos testes geográficos entram no modelo como priors, para que o histórico e as experiências cheguem a uma única resposta, com um intervalo para cada número.
M5
Desenho e análise de testes: diferenças em diferenças, controlo sintético e verificações placebo em testes fictícios, para que um aumento medido venha com uma margem de erro honesta.
M6
Que parte do efeito da TV e do vídeo chega através de pessoas que pesquisam por si, para que a pesquisa não fique com o crédito de vendas criadas pelos outros canais.
M7
Implementação do Google Meridian sem uma stack à parte: o MMM bayesiano open source da Google corre a partir do Jenner e é avaliado em pé de igualdade com os outros — as mesmas semanas de validação, a mesma calibração com experiências, o mesmo otimizador de orçamento. Quando é o que melhor se ajusta aos seus dados, implementamo-lo na sua infraestrutura como qualquer outro.
O que teria vendido de qualquer forma, e quanto cada promoção acrescentou.
O retorno médio de cada canal, e quanto renderia o próximo euro.
Investimento face ao retorno para cada canal, com o ponto em que satura.
A melhor repartição do mesmo orçamento, dentro dos limites que os seus planeadores definem para cada canal.
Preço, distribuição, concorrência, meteorologia e media, ordenados pelo quanto cada um move o resultado.
§5 Google Meridian
O Google Meridian é o modelo bayesiano de marketing mix open source da Google. Executamo-lo a partir do Jenner, calibramo-lo com as suas experiências geográficas e testamo-lo nas mesmas semanas de validação e com o mesmo otimizador de orçamento que qualquer outro modelo que ajustamos.
Quando o Meridian é o melhor modelo para os seus dados, implementamo-lo na sua infraestrutura com o mesmo calendário e a mesma entrega que qualquer outro: os seus analistas voltam a executá-lo e a treiná-lo sozinhos.
§6 Porque a pode defender
Antes de um valor de ROAS chegar aos seus planeadores, já foi verificado de três formas.
Cada modelo é ajustado de novo com implementações independentes em Python e R, e os coeficientes têm de coincidir.
Executamos cada modelo com dados simulados em que a resposta verdadeira é conhecida, e mostramos que a encontra antes de tocar nos seus dados.
Onde tem testes geográficos, os modelos são calibrados com eles; onde não tem, desenhamos o teste que esclarece a questão.
§7 O que entregamos
Notebooks Jupyter que os seus analistas podem ler do início ao fim e voltar a executar, com cada passo explicado em linguagem simples.
Todos os programas por trás dos modelos, comentados e organizados para que a sua equipa os possa alterar.
Ajustados aos seus dados, com as configurações e verificações para os voltar a treinar com novas semanas.
Para onde mover o dinheiro a seguir, canal a canal, com o retorno esperado.
Uma visita guiada gravada aos modelos e aos notebooks para quem se juntar à equipa mais tarde.
Comece com uma revisão técnica. Analisamos os seus dados e os seus sistemas e voltamos com um âmbito e um preço.
Projetos a preço fixo e em regime de tempo e materiais.
Diga-nos o que vende, que canais compra, que dados detém e onde estão. Entraremos em contacto para agendar a revisão.