Modelowanie Marketingu Mix z Meridianem: czy nowy framework Google ma przewagę nad LightweightMMM?

Dlaczego Marketing Mix Modeling staje się koniecznością?

Współczesny marketing wymaga narzędzi, które nie tylko opisują przeszłość podsumowując wyniki, ale realnie wspierają planowanie przyszłości. Rosnąca presja na optymalizację budżetów, szybkość reagowania i konieczność udowadniania ROI powodują, że marketerzy nie mogą polegać na intuicji czy uproszczonych modelach atrybucji. Tu właśnie pojawia się Marketing Mix Modeling (MMM) jako strategiczne narzędzie do podejmowania decyzji.

Google od lat wspiera ten kierunek. Zaczęło się od LightweightMMM, a następnie powstał Meridian - bardziej dojrzała, skalowalna wersja frameworku MMM od Google, zaprojektowana z myślą o łatwiejszym zastosowaniu i uzyskiwaniu głębszych wniosków analitycznych. 

Czym różni się Meridian od swojego poprzednika i jakie ma to znaczenie dla osób zarządzających marketingiem?

LightweightMMM i Meridian - od wersji beta do nowego standardu w rozwiązaniach MMM

MMM (Marketing Mix Modeling) to technika statystyczna, która pozwala:

• mierzyć realny wpływ każdego kanału na KPI (sprzedaż, leady, przychody),

• obliczać ROI w ujednolicony sposób dla kanałów online i offline,

• identyfikować kanały nasycone lub niedoinwestowane,

• testować scenariusze budżetowe „co-jeśli” zanim wydasz budżet,

Zarówno LightweightMMM, jak i Meridian bazują na statystyce bayesowskiej, która pozwala uwzględnić wcześniejsze dane w modelu i na bieżąco aktualizować wnioski na podstawie nowych informacji. 

Na przykład, jeśli wcześniejsze testy wskazywały, że kampanie w TV zwykle generują ROI w przedziale 0,3–0,6, model może założyć tę wartość jako punkt wyjścia i dopasować wyniki na podstawie danych z bieżących działań marketingowych.

W przeciwieństwie do tradycyjnie stosowanej w MMM statystyki częstościowej, która zakłada stałość nieznanych parametrów i przewiduje je wyłącznie na podstawie danych obserwowanych, podejście bayesowskie traktuje parametry jako losowe zmienne opisane rozkładami prawdopodobieństwa, co pozwala uzyskać pełen obraz możliwych wyników zamiast pojedynczych punktowych oszacowań. 

Na przykład, zamiast zakładać, że koszt pozyskania klienta zawsze wynosi 50 zł, model rozważa cały rozkład wartości, np. z 80% prawdopodobieństwem mieści się między 40 a 60 zł.

To szczególnie przydatne podejście w marketingu, gdzie dane bywają niepełne lub obarczone szumem wynikającym np. z błędów pomiarowych.

Oto prosty wykres ilustrujący, jak działa podejście bayesowskie:

• Prior (niebieski): twoje początkowe przekonanie o parametrze przed zobaczeniem danych.

• Likelihood (zielony): jak prawdopodobne są zaobserwowane dane dla różnych wartości parametru.

• Posterior (czerwony): zaktualizowane przekonanie po połączeniu priora i likelihood.

To właśnie dlatego Google oparł zarówno LightweightMMM, jak i Meridian na fundamencie bayesowskim, wykorzystując jego mocne strony, aby wspierać inteligentny, oparty na danych marketing. 

Jednak mimo że oparte są na tym samym rdzeniu statystycznym, narzędzia te różnią się od siebie pod względem dojrzałości i użyteczności biznesowej.

LightweightMMM: dobry na start

LightweightMMM był ważnym krokiem Google w kierunku rozwiązań MMM oferujących elastyczność i transparentność. Framework open source opracowany w Pythonie umożliwił zespołom data science tworzenie modeli opartych na własnych danych, testowanie koncepcji i eksplorowanie podejścia bayesowskiego.

LightweightMMM ma jednak kilka ograniczeń w porównaniu z Meridianem:

• brak wbudowanej kalibracji przy użyciu eksperymentów (np. geo-testy),

• brak wsparcia dla modelowania zasięgu i częstotliwości,

• brak natywnego wsparcia dla GQV (Google Query Volume) jako zmiennej niemediowej,

• potrzeba manualnego skalowania danych.

Meridian: Następca wyznaczający nowy standard

W odpowiedzi na dojrzewające oczekiwania rynkowe i wzrost złożoności krajobrazu marketingowego, Google przygotował Meridiana - nową generację frameworku do modelowania miksu marketingowego. 

Meridian, podobnie jak LightweightMMM, opracowany został w Pythonie i osadzony w tych samych zasadach bayesowskich. Wprowadzono jednak szereg usprawnień technicznych tak, aby było to narzędzie:

• Skalowalne, dzięki hierarchicznemu modelowaniu geo-level i obsłudze dużych zbiorów danych z optymalizacją obliczeń przy wykorzystaniu GPU i TensorFlow Probability.

• Łatwiejsze w automatyzacji, dzięki gotowym notebookom i możliwości pobierania danych bezpośrednio z MMM data platform.

• Lepiej szacujące wpływ kanałów górnolejkowych dzięki wykorzystaniu Google Query Volume.

• Bardziej intuicyjne w kalibrowaniu, z możliwością wykorzystania wiedzy z wcześniejszych testów, badań i modeli w priorach bazujących na metryce ROI.

• Modelujące zasięg i częstotliwość, co pozwala lepiej zarządzać intensywnością kampanii video.

• Przejrzyście prezentujące wyniki modelowania: generujące raporty i propozycje optymalnych scenariuszy.

A wszystko po to, aby skrócić drogę od danych do decyzji.

Kluczowe różnice funkcjonalne między Meridianem a LightweightMMM – dlaczego mają znaczenie

Mimo wspólnego fundamentu bayesowskiego, LightweightMMM i Meridian znacząco różnią się w implementacji i możliwościach. Meridian z pewnością przewyższa LightweightMMM łatwiejszą do zautomatyzowania, a przez to łatwiej skalowalną architekturą. To z kolei wpływa na szybkość dostarczania finalnych wyników i realne wykorzystanie insightów w cyklicznym planowaniu budżetów marketingowych.

1. Architektura i elastyczność

LightweightMMM to elastyczne narzędzie open source, które pozwala zespołom analitycznym praktycznie eksplorować podejście bayesowskie w MMM. Jego architektura sprzyja eksperymentom, ale wymaga ręcznego definiowania komponentów i dostosowywania ustawień.

Meridian wprowadza ustandaryzowaną, modułową architekturę stworzoną z myślą o skalowalności. Konfiguracja modelu jest zautomatyzowania, co zapewnia spójność i ogranicza ryzyko błędów. Dzięki temu Meridian lepiej wspiera organizacje chcące wdrażać MMM na większą skalę, bez konieczności budowania wszystkiego od zera.

Wartość biznesowa Meridiana: spójna i modułowa architektura gwarantuje powtarzalność wyników oraz zmniejsza zależność od zasobów technicznych skracając czas do pierwszych insightów i umożliwiając efektywne wdrażanie MMM w wielu krajach, markach czy jednostkach biznesowych jednocześnie.

2. Łatwość użycia i automatyzacja

LightweightMMM wymaga bardziej czasochłonnej ręcznej konfiguracji modelu i analizy wyników. To spowalnia proces i ogranicza dostępność dla zespołów marketingowych. Meridian stworzono z myślą o automatyzacji całego pipeline’u: od pobierania danych, przez trenowanie modelu, po generowanie raportu.

Wartość biznesowa Meridiana: obniżenie bariery technicznej sprawia, że więcej zespołów może regularnie korzystać z insightów MMM, co przyspiesza podejmowanie decyzji i zmniejsza zależność od zewnętrznych analityków.

3. Kalibracja danymi z eksperymentów

Meridian umożliwia uwzględnienie wyników z testów inkrementalnych i badań w sposób bardziej intuicyjny wykorzystując metrykę ROI, co ułatwia interpretację wyników, a przez to wiarygodność modelu.

LightweightMMM nie oferuje takiej funkcji natywnie. Można ją dodać, ale wymaga to samodzielnego kodowania.

Wartość biznesowa Meridiana: lepsze dopasowanie modeli, łatwiejsza interpretacja kalibracji, a dzięki temu także wyników modelowania. Tworzy to silniejsze business case’y do rozmów z zarządem.

4. Wydajność i skalowalność

Meridian jest zoptymalizowany do pracy z dużymi wolumenami danych i złożonymi strukturami. Obsługuje wiele rynków i linii produktowych bez spadku wydajności.

LightweightMMM może nie odpowiadać w pełni potrzebom dużych organizacji.

Wartość biznesowa Meridiana: brak wąskich gardeł przy wdrożeniach globalnych.

5. Modelowanie zasięgu i częstotliwości

Meridian natywnie obsługuje modelowanie zasięgu i częstotliwości, co jest  kluczowe np. w kampaniach wideo, w których nadmierna ekspozycja może obniżać skuteczność.

LightweightMMM pomija ten aspekt i zakłada liniową reakcję niezależnie od intensywności kampanii.

Wartość biznesowa Meridiana: bardziej realistyczne planowanie, lepsza kontrola nad częstotliwością kampanii wideo.

LightweightMMM vs Meridian: porównanie

Od frameworku do decyzji

Meridian to nie tylko narzędzie do modelowania, to silnik podejmowania decyzji budżetowych dla organizacji, które:

• inwestują wielokanałowo,

• muszą raportować efektywność do zarządu,

• działają na wielu rynkach,

• chcą odejść od intuicyjnych decyzji do decyzji opartych o dane.

Chcesz sprawdzić, czy Twoja organizacja jest gotowa na MMM? 

Umów się na nieobowiązujący, bezpłatny audyt.