Introducción a Meridian
Meridian es un MMM de código abierto compilado por Google que proporciona soluciones innovadoras para los desafíos de medición clave. Es como un marco estadístico flexible y potente. Al ser de código abierto, Meridian permite consultar y modificar todo su código subyacente. Además, es gratuito para todos los usuarios, lo que te permite controlar tu modelo, tus datos y tus resultados.
Este marco de trabajo está específicamente diseñado para ayudarte a responder tres preguntas comerciales clave:
- ¿Cuál es el ROI y la contribución históricos de cada uno de nuestros canales de distribución?
- ¿Cuál es la curva de respuesta de cada canal? En otras palabras, ¿cómo varía el impacto de las iniciativas de marketing con la inversión?
- Según estos resultados, ¿cómo deberíamos asignar el presupuesto futuro para maximizar el resultado comercial?
Principales beneficios de Meridian
El objetivo de Meridian es empoderar al sector para que pueda crear MMM de primer nivel y lograr mejores resultados comerciales. Para ello, ofrece varias funciones clave que permiten obtener estadísticas más rápidas, detalladas y prácticas.
- Diseñado para la inferencia causal: Meridian está diseñado para estimar el verdadero impacto causal de tus iniciativas de marketing. El marco y los supuestos de inferencia causal justifican la estimación del resultado incremental del modelo para cada variable de tratamiento.
- Personalizado en función de tus conocimientos técnicos: Puedes insertar en el modelo tus conocimientos comerciales existentes a través de las distribuciones a priori. Las distribuciones a priori proporcionan al modelo un punto de partida basado en tu información. Este proceso ayuda a adaptar el modelo a la realidad única de tu empresa y permite al modelo generar estadísticas que reflejen tanto tu experiencia en el área (a través de una distribución a priori) como tus datos.
- Enriquecido con variables de control: Puedes incluir varias variables de control. Por ejemplo, incluir los datos del volumen de búsquedas de Google como una variable de confusión ayuda al modelo a tener en cuenta de manera más precisa el interés orgánico en la marca al estimar el efecto causal de tu publicidad.
- Modelado a nivel geográfico: Meridian admite el uso de datos a nivel geográfico, que contienen más información estadística. Esto permite obtener estimaciones más precisas del efecto de los medios, así como estadísticas más detalladas a nivel geográfico.
- Metodología de alcance y frecuencia: Meridian permite usar datos de alcance y frecuencia como entradas del modelo para generar estadísticas adicionales. El alcance es la cantidad de usuarios únicos en cada período, y la frecuencia es la cantidad promedio correspondiente de impresiones por usuario. Esto permite obtener estadísticas más detalladas sobre cómo varía el impacto de un canal en función del alcance y la frecuencia. Para obtener más información, consulta Bayesian Hierarchical Media Mix Model Incorporating Reach and Frequency Data (Modelo jerárquico bayesiano de combinación de medios que incorpora datos de alcance y frecuencia).
- Diseñado para la acción: Meridian cuenta con funciones de optimización y planificación de situaciones basadas en su capacidad de modelado avanzado. Meridian está diseñado para generar resultados comerciales prácticos a través de informes sobre métricas comerciales clave (como las estimaciones del ROI y los intervalos creíbles), curvas de respuesta y recomendaciones de optimización del presupuesto.
Descripción general del recorrido de Meridian
Meridian proporciona un flujo de trabajo estructurado de principio a fin. El recorrido del usuario incluye las siguientes etapas principales:
Fase previa al modelado: Se centra en recopilar, organizar y limpiar tus datos. Tienes que agregar al modelo datos comerciales clave, como tu KPI objetivo (suele corresponder a datos de ventas), datos de medios para cada canal de marketing y cualquier variable de control pertinente que también pueda influir en tus actividades de marketing y tu KPI.
Modelado: Se aplica a tus datos el modelo bayesiano principal de Meridian. El modelo se basa en suposiciones sobre efectos complejos del mundo real, como la saturación y el efecto rezagado de la publicidad. Los datos de salida principales constituyen una distribución a posteriori de los parámetros del modelo, y esa distribución se utiliza en el análisis posterior al modelado.
Fase posterior al modelado: Esta etapa consiste en evaluar los resultados de tu modelo y revisar las estadísticas prácticas. Meridian proporciona un conjunto estándar de visualizaciones que te permiten comprender el ajuste del modelo, la contribución de cada canal, el ROI y mucho más. Para ayudarte a convertir las estadísticas en acciones concretas, Meridian proporciona un informe de optimización del presupuesto con recomendaciones sobre cómo asignarlo para sacar el máximo provecho de tu inversión de marketing.