Pinadali ng mga open-source na package at mga ahente ng AI ang pagbuo ng isang marketing mix model (MMM), ngunit hindi nila ginawang mas madali na malaman kung tama ang modelo. Ang hadlang ay lumipat mula sa pagbuo ng modelo patungo sa pangangasiwa dito: pag-calibrate nito laban sa mga eksperimento, paghahambing ng mga modelo at pagbibigay ng pangalan kung sino ang pumirma sa numero. Timog-silangang Asya, na may maikling kasaysayan ng data at maraming channel sa bawat dolyar ng marketing, ang may pinakamaraming exposure.
Mga pangunahing aral
- Ang isang ahente ng AI ay maaari na ngayong kumuha ng isang open-source na package, mag-load ng paggastos at data ng kita at gumawa ng gumaganang modelo ng marketing mix na halos walang istatistikal na background.
- Tinanong ni Robyn (Meta) ang pinakamaliit sa user, ang Meridian (Google) ay nangangailangan ng data science coding at ang PyMC Marketing ay nangangailangan ng Bayesian na kadalubhasaan; binubura ng mga ahente ang setup gap ngunit hindi ang interpretation gap.
- Sa labinlimang malalaking eksperimento sa pag-advertise na pinag-aralan nina Gordon, Zettelmeyer, Bhargava at Chapsky, ang mga pamamaraan ng obserbasyon ay nawala ng tatlo o higit pa sa halos kalahati ng mga pag-aaral.
- Madalas na masira ang data ng mga modelo bago magsimula ang pagmomodelo: Mga referral ng AI-assistant na walang referrer, hindi nababayarang pagbuo ng brand, at mga lipas na input ng kakumpitensya at audience.
- Ang pangangasiwa ay nangangahulugan ng pag-calibrate laban sa mga eksperimento, pagtrato sa hindi pagkakasundo sa pagitan ng mga modelo bilang paghahanap at pagbibigay ng pangalan sa taong pumirma sa numero.
Ano ang nagbago sa marketing mix modelling?
Ang pagbuo ng isang modelo ng marketing mix ay naging isang bagay na halos lahat ay maaaring gawin. Ang pag-alam kung ang modelong iyon ay nagsasabi ng totoo ay nananatiling bihira. Kamakailan ay sinaklaw ng AdExchanger ang pagtaas ng open source marketing mix modelling, na nabuo ang label na OS MMM, at ang excitement sa likod ng piece ay tunay. Hindi lang ito itinuro sa tamang tagumpay.
Si Julian Runge sa Northwestern's Medill School ay gumawa ng isang bersyon ng argumentong ito na karapat-dapat ng higit na pansin kaysa sa nakukuha nito. Ang isang ahente ng AI ay maaari na ngayong i-prompt na kumuha ng isang open source na package sa pagmomodelo, mag-load ng data ng paggastos at kita ng kliyente, at gumawa ng gumaganang modelo ng marketing mix na halos walang kinakailangang istatistikal na background. Ang sinumang nagbayad sa isang consultancy ng anim na numero at naghintay ng isang quarter para sa isang sagot sa isang tanong na kasing simple ng kung aling channel ang aktwal na gumagana ay dapat na i-pause iyon nang ilang sandali.
Pagkatapos ay darating ang bahagi ng argumento na hindi maganda ang paglalakbay sa isang slide ng buod. Ang naging mura ay ang paggawa ng isang modelo. Ano pa rin ang eksaktong halaga kung ano ang palaging gastos ay ang pagiging tama tungkol sa isa.
Aling bahagi ng marketing mix modeling ang talagang naging mas mura?
Nag-publish sina Runge at Koen Pauwels ng praktikal na paghahambing ng mga pangunahing open source na pakete sa taong ito, at ito ay hindi pangkaraniwang malinaw ang mata tungkol sa kung ano ang hinihingi ng bawat isa. Pinagsasama ni Robyn, na binuo ng Meta, ang ridge regression sa isang evolutionary search process. Humihingi ito ng pinakamaliit sa user at maaaring magbalik ng gumaganang modelo sa loob ng isang araw. Inaasahan ng Meridian ng Google ang tunay na kakayahan sa coding ng agham ng data. Inaasahan ng PyMC Marketing ang tunay na kadalubhasaan sa Bayesian at kadalasang tumatagal ng ilang linggo upang gumana nang maayos.
| Package | Kung ano ang hinihiling nito sa gumagamit | Paano ito nag-calibrate laban sa mga eksperimento |
|---|---|---|
| Robyn (Meta) | Ang pinakamaliit; ridge regression na may evolutionary search, isang gumaganang modelo sa ilalim ng isang araw | Sa pamamagitan ng multi-objective na pag-optimize, na ipina-flag ni Runge at Pauwels bilang hindi gaanong naiintindihan at hindi gaanong nasubok |
| Meridian (Google) | Tunay na kakayahan sa coding ng agham ng data | Mga resulta ng eksperimento bilang Bayesian priors; Hinahayaan ng Meridian GeoX ang mga geo experiment na i-anchor ang modelo |
| PyMC Marketing | Tunay na kadalubhasaan ng Bayesian; madalas ng ilang linggo upang tumakbo ng maayos | Mga resulta ng eksperimento bilang Bayesian priors |
Binubura ng ahente ng AI ang setup gap sa pagitan ng tatlong tool na ito. Wala itong ginagawa para burahin ang agwat ng interpretasyon. Kung mayroon man ay pinalalawak nito ito, dahil ngayon ang lahat ng tatlong diskarte ay maaaring makagawa ng isang kumpiyansa na mukhang tsart sa pagtatapos ng linggo, at bawat isa sa mga chart na iyon ay mukhang pantay na mapagkakatiwalaan sa isang slide.
Bakit hindi mo mapagkakatiwalaan ang output ng isang modelo sa sarili nitong?
Ilarawan ang senaryo. Isang ahente ang tumakbo nang magdamag at may malinis na deck sa inbox pagsapit ng umaga. Bumalik ang isang channel na nag-uulat ng return on ad spend na 4.1. Ang paghahanap ng brand ay babalik sa 0.9. Gusto ng isang tao sa kwarto na muling ilaan ang badyet sa pagtatapos ng linggo at itatanong ang isang tanong na talagang mahalaga. Tama ba ang numerong iyon?
Walang sinuman sa silid ang makakasagot na mula sa output lamang, dahil ang output ay hindi nagbibigay ng indikasyon ng sarili nitong pagiging maaasahan.
Ang sukat ng kung ano ang maaaring magkamali dito ay hindi na bago. Ang mga mananaliksik na sina Gordon, Zettelmeyer, Bhargava at Chapsky ay nagpatakbo ng labing limang malalaking eksperimento sa advertising na sumasaklaw sa humigit-kumulang kalahating bilyong obserbasyon ng eksperimento ng user at mahigit isang bilyon at kalahating impression, pagkatapos ay ikinumpara ang mga resulta laban sa mga pamamaraan ng pagmamasid na karaniwang umaasa sa industriya. Sa humigit-kumulang kalahati ng mga pag-aaral, ang tinantyang pagtaas ay nawala sa kadahilanan na tatlo o higit pa. Ang isang kampanyang may tunay na pagtaas ng humigit-kumulang dalawang porsyento ay tinantya ng mga pamamaraan ng pagmamasid sa higit sa tatlong libong porsyento. Ang isa pang kampanya na may tunay na pagtaas na malapit sa pitumpung porsyento ay bumalik na tinatayang higit sa apat na beses sa bilang na iyon.
Ang pananaliksik na iyon ay ilang taon na ngayon. Walang anuman tungkol sa ahenteng AI ang nagbabago sa pinagbabatayan na problemang natuklasan nito. Ang isang mas mabilis na pipeline na tumatakbo sa parehong data ng pagmamasid ay gagawa ng parehong bias. Gagawin lang ito nang mas maaga at may mas mahusay na pag-format.
Saan sumisira ang mga modelo ng marketing mix bago magsimula ang pagmomodelo?
Karamihan sa mahihirap na marketing mix modeling output ay hindi talaga isang kabiguan sa pagmomodelo. Ito ay isang pagkabigo ng data na ipinakita ng modelo nang may hindi nakuhang kumpiyansa.
Magsimula sa mga channel na hindi nakikita ng modelo. Kung tatanungin ng mga customer ang isang AI assistant tulad ng ChatGPT o Perplexity kung aling produkto ang bibilhin at darating sa isang site na walang naka-attach na referrer, ang trapikong iyon ay walang column sa dataset. Ang modelo ay maaaring i-fold ito sa baseline demand o tahimik na kredito ito sa anumang kampanya na nangyari na tumatakbo sa malapit. Ito ay lumalabas na sa data. Ang Touchigh, na gumagana sa generative engine optimization para sa mga cross-border na nagbebenta na pumapasok sa US market, ay nag-ulat ng AI referral traffic na lumago nang malapit sa pitong daang porsyento sa pinakahuling holiday season, na may mga rate ng conversion mula sa AI assistant referrals na tumatakbo nang tatlumpu hanggang apatnapung porsyento na mas mataas sa average ng site. Ang mga tiyak na numero ay nabibilang sa isang pag-aaral na iyon. Ang structural point ay hindi. Ang isang channel na lumalaki sa kahit saan na malapit sa bilis na iyon, at ganap na wala sa dataset, ay isang error sa detalye sa halip na isang error sa pag-ikot.
Pagkatapos ay mayroong linya ng paggastos na hindi kailanman lumalabas. Ang founder publishing, ang awtoridad sa kategorya ay dahan-dahang binuo sa paglipas ng panahon, ang matagal na hindi nabayarang ugali ng palagiang pagpapakita sa pag-uusap ng isang kategorya. Wala sa mga ito ang nagdadala ng isang gastos sa media, wala sa mga ito ang gumagawa ng isang nakikitang pagsabog, at ang epekto nito ay madalas na nagpapakita ng isang buong quarter o dalawa mamaya, na kung saan ay ang hugis ng isang modelo ng marketing mix na humahawak sa pinakamasama. Nilulunok ito sa trend at tuluyang mawawala sa pagsusuri.
At pagkatapos ay mayroong hindi bababa sa kaakit-akit na kabiguan sa lahat. Kalidad ng input. Ang isang modelo na nagbigay ng manipis, lumang larawan ng mga kakumpitensya at gawi ng madla ay kumpiyansa na maglalaan ng badyet laban sa isang merkado na wala na. Mayroong dokumentadong kaso na kinasasangkutan ng Mothercare Singapore na nagbawas sa oras na ginugol sa pagsasaliksik ng madla ng walumpung porsyento, na nagpapalaya ng higit sa dalawampu't limang oras sa isang linggo, habang sinusubaybayan ang mahigit apat na libong digital na ad taun-taon sa loob ng kategorya nito. Ang tunay na kawili-wiling pigura doon ay hindi ang oras na na-save. Ito ay ang market picture na nagpapakain sa bawat downstream na modelo ay naging kasalukuyang sa halip na lipas ng isang-kapat.
Saan napupunta ngayon ang kadalubhasaan sa pagmomolde?
Hindi ito nawawala. Lumilipat ito mula sa pagbuo ng modelo hanggang sa pangangasiwa nito. Tatlong bagay ang dapat ayusin bago tumakbo ang susunod na modelo.
Mag-calibrate laban sa isang eksperimento sa halip na laban sa instinct. Parehong pinahihintulutan ng Meridian at PyMC Marketing ang mga resulta ng eksperimento na maipasok bilang Bayesian priors. Nag-calibrate si Robyn sa pamamagitan ng proseso ng pag-optimize ng maraming layunin nito, na partikular na ipina-flag ni Runge at Pauwels na hindi gaanong naiintindihan at hindi gaanong nasubok nang mahigpit. Ipinakilala ng Google ang Meridian GeoX noong Mayo 2026 partikular na upang ang mga geo experiment ay direktang makapag-anchor ng modelo sa halip na umupo sa tabi nito bilang isang hiwalay na ehersisyo.
Tratuhin ang hindi pagkakasundo sa pagitan ng mga modelo bilang isang paghahanap sa sarili nito. Ang pagpapatakbo ng dalawang magkaibang package sa parehong dataset at ang panonood sa mga ito ay hindi sumasang-ayon ayon sa pagkakasunud-sunod ng magnitude sa iisang channel ay nagtuturo ng tunay na bagay tungkol sa kung gaano mahinang natukoy ang channel na iyon sa loob ng data. Karamihan sa mga koponan ay nagpapatakbo ng eksaktong isang modelo at hindi kailanman natuklasan ito.
Pangalanan ang taong pumirma sa numero. Bago maabot ng anumang figure ang isang live na desisyon sa badyet, kailangan ng isang tao na magkaroon ng panganib na magkamali tungkol dito. Ito ang nag-iisang kontrol na tahimik na nilalaktawan ng karamihan sa mga koponan.
Ang layer ng pangangasiwa na iyon ay kailangang manirahan sa isang lugar, at para sa isang mas maliit o independiyenteng ahensya ay madalas itong naninirahan kahit saan, dahil lang sa walang nakalaang analytics bench upang makuha ang trabaho. Ang agwat na iyon ay bahagi ng kung ano ang gumagawa ng mga tool na binuo upang bigyan ang mas maliliit na tindahan ng intelligence at automation layer ng isang mas malaking network na napaka-kaugnay sa ngayon. Ang oras na natipid sa pag-uulat ay lumilikha lamang ng halaga kung ito ay muling namuhunan sa paghatol sa halip na ipasok sa mas maraming pag-uulat.
Bakit pinakamahirap ang lupaing ito sa Southeast Asia?
Naninindigan ang Timog-silangang Asya na makakuha ng higit sa mga libreng tool sa pagmomodelo at nagdadala ng pinakamaraming exposure kapag ang mga tool na iyon ay ginagamit nang walang wastong pangangasiwa. Ang mga kasaysayan ng data ay malamang na mas maikli. Ang bilang ng mga channel sa bawat dolyar ng marketing ay malamang na mas mataas, na sumasaklaw sa TikTok Shop, Shopee, Lazada, Meta, isang Grab placement, at isang komunidad ng WhatsApp, kadalasan lahat sa loob ng iisang campaign. Mas kaunting mga merkado ang sapat na malaki upang suportahan ang isang tunay na malinis na pagsubok sa holdout. Ang isang rehiyonal na brand ay madaling makakuha ng mas maraming column ng channel sa dataset nito kaysa sa malinis na linggo ng kasaysayan nito, na eksaktong kondisyon kung saan ang isang modelo ng marketing mix ay masayang magbabalik ng tumpak, matatag, at maling sagot.
Ang libreng pag-access sa mga tool na ito ay malinaw na magandang balita. Ang dumating kasabay ng pag-access na iyon ay isang mas maikling distansya sa pagitan ng isang masamang palagay at isang badyet na na-relocate na sa lakas nito.
Kaya bago tumakbo ang susunod na modelo, ang tanong na nagkakahalaga ng pagtatanong sa loob ng anumang organisasyon ay simple. Sino ang mananagot kung mali ang sagot?
Saan nababagay ang SOMIN dito?
Ang puwang na inilalarawan ng artikulong ito ay hindi talaga isang agwat sa pagmomodelo. Ito ay isang intelligence gap, ang puwang sa pagitan ng isang chart na mukhang kumpiyansa at isang tsart na aktwal na nasuri laban sa kung paano kumilos ang mga tao sa isang market. Ang SOMIN ay itinayo sa paligid ng pagsasara ng eksaktong espasyo. Umiiral ang Brand Tracker at Perspective Studies ng SoMonitor upang panatilihing napapanahon ang larawan ng audience sa ilalim ng anumang modelo sa halip na isang quarter na lipas, habang ang SODA at ang GWI partnership ay nagbibigay sa mga team ng paraan upang subukan kung ano ang kine-claim ng isang modelo laban sa tunay na signal ng consumer bago pa umabot ang numerong iyon sa isang desisyon sa badyet. Ang mga tool para sa pagbuo ng isang modelo ng marketing mix ay naging mas naa-access. Ang paghatol na kinakailangan upang magtiwala sa isa ay hindi, at iyon ang bahaging SOMIN ay binuo upang suportahan.
FAQ
Maaari bang bumuo ang isang ahente ng AI ng isang modelo ng marketing mix?
Oo. Ang isang ahente ay maaaring kumuha ng isang open-source na package, mag-load ng data ng paggastos at kita ng isang kliyente at gumawa ng gumaganang modelo na halos walang kinakailangang istatistikal na background. Ang hindi nito magagawa ay sabihin sa iyo kung tama ang modelo, dahil ang output ay walang indikasyon ng sarili nitong pagiging maaasahan.
Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng Robyn, Meridian at PyMC Marketing?
Pinagsasama ni Robyn, na binuo ng Meta, ang ridge regression sa evolutionary search at humihingi ng pinakamaliit sa gumagamit. Inaasahan ng Meridian ng Google ang tunay na kakayahan sa pag-coding ng agham ng data, at inaasahan ng PyMC Marketing ang kadalubhasaan ng Bayesian at kadalasang tumatagal ng ilang linggo upang gumana nang maayos. Ang Meridian at PyMC Marketing ay tumatanggap ng mga resulta ng eksperimento bilang Bayesian priors; Nag-calibrate si Robyn sa pamamagitan ng multi-Objective optimization.
Gaano maaaring maging mali ang pagsukat ng pagmamasid sa advertising?
Sa labinlimang malalaking eksperimento sa pag-advertise na sinuri ni Gordon, Zettelmeyer, Bhargava at Chapsky, ang mga pagtatantya ng obserbasyonal ng pagtaas ay nabawasan ng tatlo o higit pa sa halos kalahati ng mga pag-aaral. Ang isang kampanyang may tunay na pagtaas ng humigit-kumulang dalawang porsyento ay tinatayang nasa mahigit tatlong libong porsyento.
Paano mo masusuri kung tama ang isang modelo ng marketing mix?
I-calibrate ito laban sa mga eksperimento, halimbawa mga geo experiment sa pamamagitan ng Meridian GeoX, sa halip na instinct. Magpatakbo ng dalawang magkaibang package sa parehong data at ituring ang malalaking hindi pagkakasundo bilang isang senyales na mahina ang pagkakatukoy ng channel, at pangalanan ang taong magsa-sign off bago ang anumang numero ay umabot sa isang desisyon sa badyet.
Bakit mas mapanganib ang pagmomodelo ng marketing mix sa Southeast Asia?
Mas maikli ang mga history ng data, kumakalat ang mga campaign sa maraming channel gaya ng TikTok Shop, Shopee, Lazada, Meta, Grab at WhatsApp, at mas kaunting market ang sapat na malaki para sa malinis na holdout na mga pagsubok. Ang isang brand ay maaaring magkaroon ng mas maraming column ng channel kaysa sa malinis na linggo ng data, na kapag ang isang modelo ay nagbalik ng isang tumpak, matatag at maling sagot.
