ซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สทำให้การสร้างแบบจำลองส่วนผสมทางการตลาดง่ายขึ้นแล้วหรือยัง?

แพ็คเกจโอเพ่นซอร์สและตัวแทน AI ทำให้การสร้างแบบจำลองส่วนประสมการตลาด (MMM) เป็นเรื่องง่าย แต่ไม่ได้ทำให้ง่ายขึ้นในการทราบว่าแบบจำลองนั้นถูกต้องหรือไม่ อุปสรรคได้ย้ายจากการสร้างแบบจำลองไปสู่การควบคุมดูแล: การสอบเทียบแบบจำลองกับการทดลอง การเปรียบเทียบแบบจำลอง และการตั้งชื่อผู้ที่ลงนามในหมายเลข เอเชียตะวันออกเฉียงใต้ซึ่งมีประวัติข้อมูลสั้นๆ และหลายช่องทางต่อหนึ่งดอลลาร์การตลาด ถือเป็นช่องทางที่ได้รับความสนใจมากที่สุด

ประเด็นสำคัญ

• ขณะนี้ตัวแทน AI สามารถดึงแพ็คเกจโอเพ่นซอร์ส โหลดข้อมูลการใช้จ่ายและข้อมูลรายได้ และสร้างโมเดลส่วนประสมทางการตลาดที่ใช้งานได้โดยแทบไม่มีพื้นฐานทางสถิติเลย
• Robyn (Meta) ถามผู้ใช้น้อยที่สุด Meridian (Google) ต้องการการเข้ารหัสด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล และ PyMC Marketing ต้องการความเชี่ยวชาญแบบ Bayesian ตัวแทนจะลบช่องว่างการตั้งค่า แต่ไม่ใช่ช่องว่างการตีความ
• ในการทดลองโฆษณาขนาดใหญ่จำนวน 15 การทดลองที่ศึกษาโดย Gordon, Zettelmeyer, Bhargava และ Chapsky วิธีการสังเกตลดลง 3 เท่าหรือมากกว่านั้นในประมาณครึ่งหนึ่งของการศึกษาวิจัย
• โมเดลมักจะพังข้อมูลก่อนเริ่มการสร้างแบบจำลอง: การอ้างอิงผู้ช่วย AI ที่ไม่มีผู้อ้างอิง การสร้างแบรนด์ที่ไม่ได้รับค่าตอบแทน และคู่แข่งเก่าและข้อมูลจากผู้ชม
• การควบคุมดูแลหมายถึงการสอบเทียบกับการทดลอง โดยถือว่าความขัดแย้งระหว่างแบบจำลองเป็นการค้นหาและการตั้งชื่อบุคคลที่ลงนามในหมายเลข

มีการเปลี่ยนแปลงอะไรในการสร้างแบบจำลองส่วนประสมการตลาด?

การสร้างโมเดลส่วนประสมทางการตลาดกลายเป็นสิ่งที่เกือบทุกคนสามารถทำได้ การรู้ว่าแบบจำลองนั้นกำลังบอกความจริงหรือไม่นั้นยังหาได้ยาก เมื่อเร็วๆ นี้ AdExchanger ได้พูดถึงการเพิ่มขึ้นของการสร้างแบบจำลองส่วนประสมการตลาดแบบโอเพนซอร์ส การสร้างป้ายกำกับ OS MMM ตลอดการทำงาน และ ความตื่นเต้นเบื้องหลังส่วนนี้ นั้นเกิดขึ้นจริง มันไม่ได้ชี้ไปที่ความสำเร็จที่ถูกต้อง

Julian Runge จาก Medill School ของ Northwestern ได้สร้างข้อโต้แย้งนี้ในเวอร์ชันที่สมควรได้รับความสนใจมากกว่าที่ได้รับ ขณะนี้ตัวแทน AI ได้รับแจ้งให้ดึงแพ็คเกจการสร้างแบบจำลองโอเพ่นซอร์ส โหลดข้อมูลการใช้จ่ายและรายได้ของลูกค้า และสร้างแบบจำลองส่วนประสมทางการตลาดที่ใช้งานได้โดยแทบไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานทางสถิติ ใครก็ตามที่จ่ายเงินให้ที่ปรึกษาหกหลักแล้วรอหนึ่งในสี่เพื่อหาคำตอบสำหรับคำถามง่ายๆ เช่น ช่องไหนที่ใช้งานได้จริง ควรหยุดสิ่งนั้นไว้ครู่หนึ่ง

จากนั้นก็มาถึงส่วนของข้อโต้แย้งที่อธิบายได้ไม่ดีนักในสไลด์สรุป สิ่งที่ราคาถูกคือการผลิตแบบจำลอง สิ่งที่ยังคงต้องเสียค่าใช้จ่ายอย่างแน่นอนคือความถูกต้องเกี่ยวกับสิ่งหนึ่ง

การสร้างแบบจำลองส่วนประสมการตลาดส่วนใดที่มีราคาถูกกว่าจริง ๆ

Runge และ Koen Pauwels เผยแพร่ การเปรียบเทียบเชิงปฏิบัติของแพ็คเกจโอเพ่นซอร์สหลักๆ ในปีนี้ และเห็นได้ชัดว่าแต่ละแพ็คเกจต้องการอะไรอย่างชัดเจนอย่างผิดปกติ Robyn สร้างโดย Meta ผสมผสานการถดถอยสันเขาเข้ากับกระบวนการค้นหาเชิงวิวัฒนาการ โดยจะถามผู้ใช้น้อยที่สุดและสามารถคืนโมเดลการทำงานได้ภายในหนึ่งวัน Meridian ของ Google คาดหวังความสามารถในการเขียนโค้ดทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แท้จริง PyMC Marketing คาดหวังความเชี่ยวชาญแบบ Bayesian ของแท้ และมักจะใช้เวลาสองสามสัปดาห์จึงจะทำงานได้อย่างถูกต้อง

เจ้าหน้าที่ AI จะลบช่องว่างการตั้งค่าระหว่างเครื่องมือทั้งสามนี้ มันไม่ได้ช่วยลบช่องว่างในการตีความแต่อย่างใด หากมีสิ่งใดจะทำให้กว้างขึ้น เพราะตอนนี้ทั้งสามแนวทางสามารถสร้างแผนภูมิที่ดูมั่นใจได้ภายในสิ้นสัปดาห์ และแผนภูมิทุกรายการดูน่าเชื่อถือพอๆ กันบนสไลด์

เหตุใดคุณจึงไม่เชื่อถือเอาท์พุตของโมเดลด้วยตัวมันเองได้

ลองนึกภาพสถานการณ์ ตัวแทนทำงานข้ามคืนและดาดฟ้าที่สะอาดนั่งอยู่ในกล่องจดหมายในตอนเช้า ช่องทางหนึ่งกลับมารายงานผลตอบแทนจากค่าโฆษณา 4.1 การค้นหาแบรนด์กลับมาที่ 0.9 มีคนในห้องต้องการจัดสรรงบประมาณใหม่ภายในสิ้นสัปดาห์ และถามคำถามหนึ่งข้อที่สำคัญจริงๆ ตัวเลขนั้นถูกต้องหรือไม่?

ไม่มีใครในห้องสามารถตอบคำถามนั้นได้จากเอาท์พุตเพียงอย่างเดียว เนื่องจากเอาท์พุตไม่ได้บ่งบอกถึงความน่าเชื่อถือของตัวเอง

ระดับของสิ่งที่อาจผิดพลาดได้ที่นี่ไม่ใช่เรื่องใหม่ นักวิจัย Gordon, Zettelmeyer, Bhargava และ Chapsky ได้ทำ การทดลองโฆษณาขนาดใหญ่ 15 การทดลอง ซึ่งครอบคลุมการสังเกตการทดลองของผู้ใช้ประมาณครึ่งพันล้านครั้งและการแสดงผลมากกว่าพันล้านครั้งครึ่ง จากนั้นจึงเปรียบเทียบผลลัพธ์กับวิธีการสังเกตการณ์ที่อุตสาหกรรมโดยทั่วไปพึ่งพา ประมาณครึ่งหนึ่งของการศึกษา การเพิ่มโดยประมาณลดลงสามเท่าหรือมากกว่านั้น แคมเปญหนึ่งที่มีการเพิ่มขึ้นจริงประมาณ 2 เปอร์เซ็นต์ได้รับการประเมินด้วยวิธีสังเกตที่มากกว่า 3,000 เปอร์เซ็นต์ อีกแคมเปญหนึ่งที่มีการเพิ่มขึ้นอย่างแท้จริงเกือบเจ็ดสิบเปอร์เซ็นต์ กลับมาได้รับการประเมินมากกว่าสี่เท่าของตัวเลขดังกล่าว

การวิจัยดังกล่าวมีอายุหลายปีแล้ว ไม่มีอะไรเกี่ยวกับเอเจนต์เอไอที่สามารถเปลี่ยนแปลงปัญหาที่ซ่อนอยู่ได้ ไปป์ไลน์ที่เร็วกว่าที่ทำงานบนข้อมูลเชิงสังเกตเดียวกันจะสร้างอคติเดียวกัน มันจะทำได้เร็วกว่าและมีการจัดรูปแบบที่ดีขึ้น

โมเดลส่วนประสมทางการตลาดแตกตรงไหนก่อนที่การสร้างแบบจำลองจะเริ่มต้น?

ผลลัพธ์ของการสร้างแบบจำลองส่วนประสมการตลาดที่ไม่ดีส่วนใหญ่ไม่ใช่ความล้มเหลวของการสร้างแบบจำลองจริงๆ เป็นความล้มเหลวของข้อมูลซึ่งโมเดลนำเสนอด้วยความมั่นใจโดยไม่ได้รับผลประโยชน์

เริ่มจากช่องที่โมเดลไม่สามารถมองเห็นได้เลย หากลูกค้าถามผู้ช่วย AI เช่น ChatGPT หรือ Perplexity ว่าจะซื้อผลิตภัณฑ์ใดและมาถึงไซต์โดยไม่มีผู้อ้างอิงแนบมา การรับส่งข้อมูลนั้นจะไม่มีคอลัมน์ในชุดข้อมูล โมเดลจะรวมเข้ากับความต้องการพื้นฐานหรือให้เครดิตกับแคมเปญใดก็ตามที่เกิดขึ้นในบริเวณใกล้เคียงอย่างเงียบๆ สิ่งนี้ปรากฏในข้อมูลแล้ว Touchigh ซึ่งทำงานเกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพกลไกแบบเจนเนอเรชั่นสำหรับผู้ขายข้ามพรมแดนที่เข้าสู่ตลาดสหรัฐอเมริกา ได้รายงานว่าปริมาณการใช้การอ้างอิงของ AI เพิ่มขึ้นเกือบเจ็ดร้อยเปอร์เซ็นต์ในช่วงเทศกาลวันหยุดล่าสุด โดยมีอัตราการแปลงจากการอ้างอิงผู้ช่วย AI สูงกว่าค่าเฉลี่ยของไซต์ถึงสามสิบถึงสี่สิบเปอร์เซ็นต์ ตัวเลขที่แม่นยำเป็นของการศึกษาชิ้นหนึ่ง จุดโครงสร้างไม่ได้ ช่องสัญญาณที่เติบโตในที่ใดก็ตามใกล้กับอัตราดังกล่าว และไม่มีอยู่ในชุดข้อมูลเลย ถือเป็นข้อผิดพลาดของข้อกำหนดมากกว่าข้อผิดพลาดในการปัดเศษ

จากนั้นก็มีเส้นการใช้จ่ายที่ไม่เคยปรากฏเลย สำนักพิมพ์ของผู้ก่อตั้ง อำนาจหมวดหมู่ที่สร้างขึ้นอย่างช้าๆ เมื่อเวลาผ่านไป นิสัยที่ไม่ได้รับค่าจ้างมายาวนานเพียงแค่ปรากฏตัวในการสนทนาของหมวดหมู่อย่างสม่ำเสมอ ไม่มีสิ่งใดที่ต้องเสียค่าใช้จ่ายด้านสื่อ ไม่มีสิ่งใดที่ทำให้เกิดการระเบิดที่มองเห็นได้ และผลกระทบมักจะปรากฏขึ้นในหนึ่งหรือสองไตรมาสต่อมา ซึ่งเป็นรูปแบบที่รูปแบบส่วนประสมการตลาดจะจัดการได้แย่ที่สุด มันจะถูกกลืนหายไปกับเทรนด์และหายไปจากการวิเคราะห์โดยสิ้นเชิง

แล้วมีความล้มเหลวที่มีเสน่ห์น้อยที่สุด คุณภาพอินพุต โมเดลที่ให้ภาพคู่แข่งและพฤติกรรมของผู้ชมที่ล้าสมัยและบางเบาจะจัดสรรงบประมาณให้กับตลาดที่ไม่มีอยู่อีกต่อไปได้อย่างมั่นใจ มี กรณีที่มีการบันทึกไว้ซึ่งเกี่ยวข้องกับ Mothercare Singapore ซึ่งลดเวลาที่ใช้ในการวิจัยผู้ชมลงได้แปดสิบเปอร์เซ็นต์ มีเวลาเพิ่มขึ้นมากกว่า 25 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ในขณะเดียวกันก็ติดตามโฆษณาดิจิทัลมากกว่าสี่พันรายการต่อปีภายในหมวดหมู่นั้น ตัวเลขที่น่าสนใจอย่างแท้จริงไม่มีเวลาบันทึกไว้ ก็คือว่าภาพรวมของตลาดที่ป้อนโมเดลปลายน้ำทุกรุ่นกลายเป็นปัจจุบันแทนที่จะล้าสมัยไปหนึ่งในสี่

ความเชี่ยวชาญด้านการสร้างแบบจำลองไปอยู่ที่ไหนแล้ว?

มันไม่หายไป มันเปลี่ยนจากการสร้างแบบจำลองไปสู่การควบคุมดูแล สามสิ่งที่ควรค่าแก่การแก้ไขก่อนที่โมเดลถัดไปจะทำงาน

ปรับเทียบกับการทดลองมากกว่าที่จะขัดกับสัญชาตญาณ Meridian และ PyMC Marketing อนุญาตให้ป้อนผลการทดลองในฐานะนักบวชแบบเบย์ Robyn ปรับเทียบผ่านกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพแบบหลายวัตถุประสงค์ ซึ่ง Runge และ Pauwels ระบุว่ามีความเข้าใจน้อยกว่ามากและมีการทดสอบที่เข้มงวดน้อยกว่ามาก Google เปิดตัว Meridian GeoX ในเดือนพฤษภาคม 2026 โดยเฉพาะเพื่อให้การทดลองทางภูมิศาสตร์สามารถยึดโมเดลได้โดยตรง แทนที่จะนั่งข้างๆ เป็นแบบฝึกหัดแยกต่างหาก

ถือว่าความขัดแย้งระหว่างโมเดลเป็นเหมือนการค้นพบในตัวมันเอง การเรียกใช้แพ็คเกจที่แตกต่างกันสองชุดบนชุดข้อมูลเดียวกันและการดูพวกเขาไม่เห็นด้วยตามลำดับความสำคัญบนช่องสัญญาณเดียวจะสอนบางสิ่งที่เป็นจริงเกี่ยวกับการระบุช่องสัญญาณนั้นอย่างอ่อนแอภายในข้อมูล ทีมส่วนใหญ่ใช้โมเดลเดียวและไม่เคยพบสิ่งนี้เลย

ระบุชื่อผู้ที่ลงนามในหมายเลข ก่อนที่ตัวเลขใดๆ จะบรรลุการตัดสินใจด้านงบประมาณแบบเรียลไทม์ จะต้องมีคนเสี่ยงที่จะคิดผิดเกี่ยวกับเรื่องนี้ นี่เป็นการควบคุมเดียวที่ทีมส่วนใหญ่ข้ามไปอย่างเงียบๆ

ระดับการกำกับดูแลนั้นต้องอยู่ที่ไหนสักแห่ง และสำหรับเอเจนซี่ขนาดเล็กหรืออิสระ มักจะไม่มีที่ไหนเลย เพียงเพราะไม่มีม้านั่งวิเคราะห์เฉพาะที่จะดูดซับงาน ช่องว่างดังกล่าวเป็นส่วนหนึ่งของสิ่งที่ทำให้เครื่องมือที่สร้างขึ้นเพื่อให้ร้านค้าขนาดเล็กมีเลเยอร์อัจฉริยะและระบบอัตโนมัติของเครือข่ายขนาดใหญ่ที่มีความเกี่ยวข้องในขณะนี้ เวลาที่ประหยัดในการรายงานจะสร้างมูลค่าได้ก็ต่อเมื่อมีการนำกลับไปลงทุนในการตัดสิน แทนที่จะหมกมุ่นอยู่กับการรายงานมากขึ้น

เหตุใดดินแดนนี้จึงยากที่สุดในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้?

เอเชียตะวันออกเฉียงใต้ได้รับประโยชน์สูงสุดจากเครื่องมือสร้างแบบจำลองฟรี และมีการเผยแพร่มากที่สุดเมื่อใช้เครื่องมือเหล่านั้นโดยไม่มีการควบคุมดูแลที่เหมาะสม ประวัติข้อมูลมักจะสั้นลง จำนวนช่องทางต่อดอลลาร์การตลาดมีแนวโน้มที่จะสูงขึ้น ครอบคลุม TikTok Shop, Shopee, Lazada, Meta, ตำแหน่ง Grab และชุมชน WhatsApp ซึ่งมักจะรวมอยู่ในแคมเปญเดียว ตลาดจำนวนน้อยมีขนาดใหญ่พอที่จะรองรับการทดสอบการถือครองที่สะอาดอย่างแท้จริง แบรนด์ระดับภูมิภาคสามารถลงเอยด้วยการมีคอลัมน์ช่องทางในชุดข้อมูลมากกว่าที่มีประวัติความเป็นมายาวนานหลายสัปดาห์ ซึ่งเป็นเงื่อนไขที่รูปแบบส่วนประสมการตลาดจะให้คำตอบที่แม่นยำ มั่นคง และผิดอย่างมีความสุข

การเข้าถึงเครื่องมือเหล่านี้ฟรีถือเป็นข่าวดีอย่างแน่นอน สิ่งที่มาพร้อมกับการเข้าถึงนั้นเป็นระยะทางที่สั้นกว่ามากระหว่างสมมติฐานที่ไม่ดีกับงบประมาณที่ได้รับการจัดสรรใหม่ตามจุดแข็งของมันแล้ว

ดังนั้นก่อนที่โมเดลถัดไปจะทำงาน คำถามที่ควรถามภายในองค์กรนั้นง่ายมาก ใครเป็นผู้รับผิดชอบหากคำตอบกลายเป็นผิด?

SOMIN เหมาะกับเรื่องนี้ตรงไหน?

ช่องว่างที่บทความนี้อธิบายไม่ใช่ช่องว่างการสร้างแบบจำลองจริงๆ มันเป็นช่องว่างทางสติปัญญา ช่องว่างระหว่างแผนภูมิที่ดูมั่นใจกับแผนภูมิที่ได้รับการตรวจสอบจริง ๆ แล้วเทียบกับพฤติกรรมของผู้คนในตลาด SOMIN ถูกสร้างขึ้นโดยการปิดพื้นที่นั้น เครื่องมือติดตามแบรนด์และการศึกษามุมมองของ SoMonitor มีอยู่เพื่อรักษาภาพผู้ชมไว้ใต้โมเดลใดๆ ที่เป็นปัจจุบัน แทนที่จะเป็นหนึ่งในสี่ของเก่า ในขณะที่ SODA และความร่วมมือ GWI เปิดโอกาสให้ทีมทดสอบว่าโมเดลนั้นอ้างอะไรโดยเทียบกับสัญญาณของผู้บริโภคจริง ก่อนที่ตัวเลขดังกล่าวจะถึงการตัดสินใจเรื่องงบประมาณ เครื่องมือสำหรับ การสร้างโมเดลส่วนประสมการตลาด เข้าถึงได้ง่ายขึ้นมาก การตัดสินที่จำเป็นต่อการไว้วางใจนั้นไม่มี และนั่นคือส่วนที่ SOMIN สร้างขึ้นเพื่อรองรับ

FAQ

บทความที่เกี่ยวข้อง

• ทำไมกลยุทธ์ออกสู่ตลาดของคุณจึงล้มเหลว และจะแก้ไขได้อย่างไร?
• ควรทำอย่างไรเมื่อผู้ซื้อบอกว่าราคาของคุณสูงเกินไป?
• ช่องว่างทางการตลาดคืออะไร และจะค้นหาในหมวดหมู่ที่แข่งขันสูงได้อย่างไร?
• อภิธานศัพท์ข่าวกรองทางการตลาด: 57 คำสำคัญ