توانمندسازی تیم خود برای ساخت بهترین MMM در کلاس

بازاریابان در اندازه‌گیری ارزش کامل استراتژی‌های رسانه‌ای بین کانالی خود با پیچیدگی فزاینده‌ای مواجه هستند که عمدتاً ناشی از مصرف پراکنده رسانه و تغییرات مداوم حریم خصوصی است. همانطور که تبلیغ‌کنندگان به دنبال راه‌حل‌های اندازه‌گیری جامع و بادوام برای حفظ حریم خصوصی هستند، مدل‌های ترکیبی بازاریابی (MMM) در حال تجربه یک رنسانس هستند. MMM ها تجزیه و تحلیل های آماری هستند که به شرکت ها کمک می کنند تأثیر کل نگر بازاریابی بین کانالی را بر نتایج کلیدی مانند فروش اندازه گیری کنند. طبق یک مطالعه با Kantar، 60٪ از تبلیغ کنندگان ایالات متحده در حال حاضر از MMM استفاده می کنند، و 58٪ از کسانی که از این مدل ها استفاده نمی کنند، در حال بررسی این کار در آینده هستند. مشاهده کرده‌ایم که مشتریان بیشتری به MMM روی می‌آورند، به‌ویژه بازاریاب‌های عملکردی و تمام قیف.

به همین دلیل است که ما در حال افزایش سرمایه گذاری خود در آینده MMM هستیم. امروز، مریدین را معرفی می‌کنیم، یک MMM منبع باز که به تیم‌ها قدرت می‌دهد تا بهترین MMM‌های کلاس خود را بسازند و نتایج کسب‌وکار بهتری را ایجاد کنند. این به گونه‌ای ساخته شده است که اندازه‌گیری پیشرفته و بادوام در حفظ حریم خصوصی را در حین ملاقات با بازاریابان در جایی که هستند، ممکن می‌سازد. لنگرهای مریدین در:

  1. نوآوری: مریدین شامل نوآوری‌های روش‌شناسی می‌شود تا به MMM‌ها دقیق‌تر، کاربردی‌تر و از نظر تحلیلی دقیق‌تر کمک کند. نوآوری‌ها در زمان راه‌اندازی شامل کالیبراسیون با آزمایش‌های افزایشی، ادغام دسترسی و فرکانس برای پیوند دادن نتایج با برنامه‌ریزی، و راهنمایی در مورد اندازه‌گیری جستجو است. این نوآوری ها برای همه کانال های رسانه ای که می توانند ورودی های لازم را ارائه دهند، قابل اجرا خواهد بود. ما به توسعه نوآوری‌های روش‌شناسی جدید ادامه خواهیم داد تا به بازاریابان کمک کنیم تا استراتژی‌های اندازه‌گیری خود را مدرن کنند و ارزش MMM را در برنامه‌ریزی و بودجه‌بندی به حداکثر برسانند.
  2. شفافیت: ذاتاً، مریدین به عنوان یک راه حل منبع باز کاملاً شفاف خواهد بود – هر کسی می تواند نوآوری های کد و متدولوژی اساسی را ارزیابی کند. مریدین به گونه ای طراحی شده است که کنترل کاربر را به کاربر بدهد زیرا هر مدلساز به طور کامل این اختیار را دارد که پارامترهای کد و مدل را برای رفع نیازهای تجاری منحصر به فرد خود تغییر دهد. مریدین را به عنوان خاک رس مدل سازی در نظر بگیرید: نقطه شروعی که به کاربران امکان تکرار و توسعه بیشتر را می دهد.
  3. قابلیت عمل: Meridian به بازاریابان کمک می‌کند تا با ارائه ورودی‌های داده غنی‌تر، ارائه راهنمایی‌های مدل‌سازی همسو با نوآوری‌ها و امکان بهینه‌سازی بودجه بین کانالی، تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند. ما دسترسی و فرکانس YouTube و داده‌های حجم جستجوی Google فهرست‌شده را در بالای سایر ورودی‌های داده Google برای ساخت مدل ارائه می‌کنیم. کاربران Meridian می‌توانند برنامه‌ریزی سناریو و بهینه‌سازی بودجه را برای پشتیبانی از تخصیص رسانه‌های متقابل بین کانالی اجرا کنند.
  4. تحصیلات: کاربران مریدین به گستره ای از منابع پشتیبانی کننده از پیاده سازی و استفاده دسترسی خواهند داشت. ما مستندات فنی جامع، از جمله لیستی از سوالات متداول فنی برای عیب یابی ارائه خواهیم کرد. برای برخی از سؤالات که در اسناد موجود به آنها پرداخته نشده است، کاربران ممکن است این فرصت را داشته باشند که برای پاسخ با Google و پشتیبانی شریک ارتباط برقرار کنند.

بر اساس تحقیقات اندازه‌گیری Deloitte، رهبران سطح C که به مدل‌سازی ترکیبی بازاریابی اهمیت زیادی می‌دادند، بیش از 2 برابر بیشتر از اهداف درآمدی 10 درصد یا بیشتر فراتر می‌رفتند.

MMMهای امروزی کامل نیستند، اما در حال تکامل هستند. با مریدین، ما به دنبال این هستیم که به تیم شما کمک کنیم تا به سمت ستاره شمالی آینده شما حرکت کند، هم از طریق نوآوری و هم با به اشتراک گذاری داده های خود در ارتباط با یک مدل منبع باز. ما از همه استقبال می کنیم که در این تلاش به ما بپیوندند.

Meridian در حال حاضر در دسترس محدود ارائه می شود، با برنامه هایی برای ارائه در دسترس بودن عمومی به همه بازاریابان و دانشمندان داده به زودی. می توانید در اینجا ثبت نام کنید و درباره Meridian بیشتر بدانید.