嗯是什麼和為什麼它對營銷很重要?

通過丹•莫裏斯,科裏愛博夏爾,特裏斯坦尼克鬆和蕾拉楊

2023年5月29日在行業

分享這篇文章

嗯(市場營銷或媒體組合建模),是一種數據驅動的方法,使公司能夠識別和測量的影響跨多個渠道營銷活動。嗯的目的是幫助企業對他們的廣告和營銷策略做出明智的決定。通過分析數據從各種渠道如電視、社交媒體,電子郵件營銷,,嗯可以確定哪些渠道銷售和其他業務成果產生了重要影響。通過包括外部事件和指標,決策者可以更好地理解外部因素的影響(如假期、經濟狀況或天氣),避免意外超值的廣告支出的影響。

使用嗯,公司可以確定哪些銷售渠道推動最訂婚,銷售或收入。這個信息可以用來優化營銷預算和分配資源最有效的渠道。例如,假設一個公司已經運行在不同的渠道營銷活動,如社會媒體、電子郵件營銷、電視廣告,等。然而,渠道的營銷團隊不確定交付最高的投資回報率。這就是嗯方便。通過分析聚合數據從所有這些渠道,一個強大的模型可以幫助公司確定最盈利活動以及渠道,提供最有效的廣告支出的回報,使他們能夠有效地優化他們的廣告策略。這允許業務優化他們的營銷努力和分配他們的預算在正確的方向上。

多年來,嗯一直是一個非常強大的工具,被認為是改變,讓精明的企業優勢他們需要在競爭中保持領先。通過利用數據驅動決策的力量,嗯賦予公司做出明智的投資在他們的營銷策略,確保每一美元都花在正確的地方,在正確的時間,以正確的方式。這轉化為引人注目的結果,從更高的客戶互動和增加銷售,投資回報率高。

嗯的進化

嗯已經幾十年了,一直是一個強大的工具來衡量營銷活動的有效性。模型可以考慮各種因素,如季節性,競爭活動,宏觀經濟趨勢提供一個整體的整體營銷活動的影響。然而,近年來,嗯有些失色MTA(多點觸控歸因),它提供了更細粒度的歸因方法通過跟蹤個人用戶在多個接觸點。與MTA,營銷人員可以看到哪些具體的接觸點開車轉換為個人用戶和分配相應的預算。這種級別的粒度,MTA已經成為受歡迎的選擇對於許多營銷人員來說,尤其是在數字營銷。

但隨著新的隱私條例,如GDPR(通用數據保護監管)和CCPA(加州消費者隱私法),基於cookie的跟蹤,MTA依賴變得更加困難。這意味著,嗯,它使用聚合數據而不是用戶級數據,現在將獲得新的動力。

因此,您可能想知道這工具選擇衡量營銷效果。兩者之間進行選擇時,有幾個因素時要考慮選擇嗯。考慮的一個選項是選擇嗯當你的部分或全部數據進行聚合。另一個因素是你的營銷努力是否涉及在線和離線兩個渠道。這是越來越重要的在今天的數字時代,在在線和離線營銷之間的界限往往是模糊的。最後,如果你有多餘的信息與你的營銷努力,比如geo-test結果,嗯可以幫助您將該數據轉換為您的模型。

嗯的優點
首先,嗯基礎分析可以結合線下渠道的影響,如電視、印刷、廣播或哦(戶外)廣告,不可能跟蹤cookie。一些更先進的建模技術甚至有能力將漏鬥效應,描述了各種渠道如何協同工作,以及乘法效應占這些渠道的協同影響。此外,它可以提供洞察營銷活動的長期影響,MTA可能小姐嗯被認為是更具有可伸縮性,可以用來衡量營銷活動的影響,在大的地理區域,甚至整個國家。

此外,嗯可以幫助企業遵守隱私規定通過聚合數據而不是單個的用戶數據。這意味著公司仍然可以衡量營銷活動的效果不影響用戶隱私。

在這篇文章中,我們將探索嗯的關鍵特性和磚Lakehouse平台如何幫助企業構建現代嗯健壯和可伸縮的解決方案。Beplay体育安卓版本

在共同的挑戰

嗯是由一係列公司,谘詢公司,廣告商,軟件供應商。隨著企業繼續尋求方法來優化他們的營銷花費,嗯已成為越來越受歡迎的方法測量投資回報率。然而,建立一個可伸縮的和健壯的嗯的解決方案可能是一個具有挑戰性的任務。在本節中,我們討論一些公司麵臨的共同挑戰,以構建一個可伸縮的解決方案。在本節中,我們討論一些常見的挑戰。

構建一個最重大的挑戰之一嗯的解決方案是上遊數據源。數據科學和機器學習團隊需要縫合嗯數據來自不同來源的數據流,包括第三方數據計量經濟學數據,缺乏標準化的方法集合。此外,數據源往往分散在不同的地方如遺留數據庫、蜂巢,sftp平麵文件和其他來源,使它具有挑戰性的獲得必要的數據。此外,每個月需要手動刷新數據,這可以是一個冗長乏味且非常耗時的任務。

實現準確的嗯結果的另一個障礙是缺乏數據。例如,它是常見的經濟學數據攝入和傳統/離線媒體數據丟失,大大阻礙了結果的準確性。這個挑戰對企業尤為明顯,在多個國家開展業務,在法規可能限製數據收集和共享。在現代人工智能時代,嗯的解決方案,被機器學習模型的一種形式,並不免除與新興的人工智能領域相關的挑戰和風險。跟蹤模型數據源的血統從攝入的洞察力儀表板可以為傳統方法是一個很大的障礙,很難保持透明度和問責製。

此外,團隊豎井的存在會阻礙建立一個可伸縮的嗯的解決方案。模型建立在種族隔離的環境中經常發生,導致團隊橫向之間的壁壘,跨越技術和業務功能域,和垂直,跨組織水平,品牌、類別和業務單位。沒有版本控製方法對模型的情況下,代碼,嗯中的數據會導致不一致和不準確的解決方案。此外,笨拙的遺留代碼可能使溶液具有挑戰性的維護和更新,需要廣泛的重構工作。此外,手動流程經常發生,執行和分析通常是一次性活動每隔幾個月,個人或小團隊必須重複,而不是一個更加自動化的一部分,可重複且可靠的DSML管道。

最後,數據發布和洞察力共享經常延遲,需要單獨的集成。這可以讓利益相關者挑戰迅速做出明智的決定,導致決策進一步延遲和丟失的機會和糟糕的敏捷反應在一個日益快節奏的和動態的經濟環境,尤其是當競爭對手以光速移動。許多現有嗯解決方案也缺乏靈活性和隱私保護需要有效地與客戶和合作夥伴進行合作。beplay体育app下载地址

因此,企業必須采取全麵、細致的方法來實現嗯在人工智能的時代,獨特的挑戰和風險DSML技術。

構建可擴展的、靈活的和磚Lakehouse嗯

參考圖

磚Lakehouse旨在為企業提供一個統一的平台來構建現代化嗯都是可擴展的、靈活的解決方案。Beplay体育安卓版本

磚Lakehouse最重要的優勢之一是其統一各種上遊數據源的能力。這意味著該平台可以帶來不同的數據來源是必Beplay体育安卓版本不可少的,嗯,如離線計量經濟學數據,媒體活動數據和CRM數據,統一成一個單一的真理的源泉。這是特別有用的在今天的數據驅動的世界裏,公司要處理大量的來自不同數據源的數據。

的另一個關鍵優勢磚Lakehouse嗯可以極大地好處是簡化的數據管道的能力。Post數據攝入,嗯過程需要各種營銷渠道的轉換和分析它們對kpi的影響,其中包括一係列廣泛的來自各種數據源的數據處理。Lakehouse可以自動化數據攝取、處理和轉換,減少所需的時間和精力來管理數據手動管道。這確保數據增量地交付,全麵數據質量監控。

更重要的是,Lakehouse提供血統追蹤係統確保建立對所有數據資產的血統——不僅僅是數據本身,還包括代碼、模型構件和工作迭代——是一個重要的磚Lakehouse中獲益。它提供了數據使用的透明度和可追溯性,使企業能夠自信地使數據驅動決策。嗯的上下文中,這尤其重要,數據的準確性和可靠性是至關重要的對理解的影響營銷渠道銷售和營銷美元分配轉變。

搬到建模階段,磚Lakehouse的主要優勢之一是其強大的DSML功能,這是特別明顯的一流毫升運行時和MLOps工具。嗯建模的一個重要任務是前廣泛設置,變量變換,這需要大量的迭代。MLflow使營銷人員跟蹤的推導和轉換他們的獨立變量(特征)和他們的使用模型。此外,磚特色商店鼓勵最佳實踐工程的特性,為DSML團隊提供必要的工具和基礎設施來創建、發現和重用的特性。這簡化了建模過程,提高了預測的準確性為業務結果。這些功能使營銷人員能夠無縫地利用他們的數據的全部潛力,推動更有效的營銷決策。

現在,它應該是顯而易見的磚帶來極大的效率收益,嗯團隊!磚,甚至單節點數據科學家可以分配調整和培訓,同時運行多個場景和配置跨集群,並建立獨立的模型在品牌、類別、並行和地理位置,見下麵的演示:

毫升運行時是一個全麵管理,安全,和協作毫升環境,直接利用DS團隊的生產力,而無需引導,建立或維護beplay娱乐ios自己的DS環境。此外,它孕育了一個協作一工作流程通過促進簡單的beplay娱乐ios共享工作,防止不一致的方法采用不同的團隊。一個解決方案是發展機製填充缺失的數據,如從一個市場采購或采購存儲數據來源如Dun & Bradstreet,標普,埃德加,天氣數據和市場研究Lakehouse well-curated位置。這種方法可以防止團隊重新發明輪子時數據和代碼,最終節約時間和資源。然而,它是至關重要的承認,這種缺乏重用和重新發明輪子也適用於代碼和其他管道,使團隊有必要移動嗯豎井,提高效率,減少差異。