Marketing Mix Modeling (MMM) ist im Grunde ein kausales Problem: Ziel ist es, die kausale Wirkung Ihrer Marketinginvestitionen auf Ihre Geschäftsergebnisse festzustellen. Meridian basiert auf kausaler Inferenz und bayesscher Statistik, um das konsequent umzusetzen. In diesem Abschnitt erhalten Sie einen Überblick über diese grundlegenden Prinzipien. Außerdem wird erläutert, warum und wie die Meridian-Methodik funktioniert und welche wichtigen Annahmen ihre Statistiken ermöglichen.
Grundlagen der kausalen Inferenz
In diesem Abschnitt werden die grundlegenden Konzepte der kausalen Inferenz und der bayesschen Modellierung vorgestellt und es wird erläutert, warum diese Ansätze für ein umsetzbares MMM unerlässlich sind.
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| Grund für die Nutzung von kausaler Inferenz und bayesscher Modellierung | Auf dieser Seite wird erläutert, warum Meridian auf einem Framework für kausale Inferenz basiert. Es wird deutlich gemacht, dass das Ziel von MMM darin besteht, die kausale Wirkung von Marketingaktivitäten auf Geschäftsergebnisse festzustellen. |
| Bayessche Inferenz – Einführung | Bayessche Statistik – Einführung in die grundlegenden Ideen Auf dieser Seite werden Konzepte wie Priors (was Sie bereits wissen) und Posteriors (was Sie aus Ihren Daten lernen) erläutert. Außerdem wird beschrieben, wie Meridian mit diesem Ansatz das gesamte Spektrum der Unsicherheit in seinen Schätzungen berücksichtigen kann. |
| MMM als Methode zur kausalen Inferenz | Auf dieser Seite wird erläutert, welche Stellung MMM in dem umfassenderen Bereich der kausalen Inferenz hat. Dazu wird MMM, für das Beobachtungsdaten verwendet werden, mit kontrollierten Tests verglichen. Außerdem werden die wichtigsten Annahmen beschrieben, die erforderlich sind, um kausale Schlussfolgerungen aus Ihren Marketingdaten zu ziehen. |
Annahmen für die kausale Inferenz in Meridian
Damit mit Meridian die kausale Wirkung Ihrer Marketingmaßnahmen zuverlässig geschätzt werden kann, müssen einige wichtige Annahmen getroffen werden. In diesem Abschnitt wird erläutert, welche Annahmen das sind und wie sie sich begründen lassen.
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| Erforderliche Annahmen | Auf dieser Seite werden die grundlegenden Annahmen wie bedingte Austauschbarkeit beschrieben, die erforderlich sind, damit ein Marketing-Mix-Modell gültige kausale Schätzungen liefert. Außerdem wird erläutert, was diese Annahmen in der Praxis für Ihre Analyse bedeuten. |
| Kausales Diagramm | Hier erfahren Sie mehr über das kausale Diagramm, das eine Übersicht der Ursache-Wirkungs-Beziehungen in Ihrem gesamten Marketing enthält. Auf dieser Seite wird erläutert, wie Meridian dieses Diagramm verwendet, um dafür zu sorgen, dass das Modell richtig strukturiert ist, um die kausale Wirkung von Marketingausgaben auf das Geschäftsergebnis zu schätzen. |
| Inkrementelles Ergebnis mithilfe von Regression schätzen | Auf dieser Seite wird die statistische Methode beschrieben, mit der in Meridian das inkrementelle Ergebnis, die Grundlage für ROI, Grenz-ROI und Reaktionskurven, berechnet wird. Es ist das Herzstück der Analyse, denn daraus geht hervor, wie viel Ihres KPI auf die einzelnen Marketingaktivitäten zurückzuführen ist. |
| Erweiterung von Modellen mit Daten zu Reichweite und Häufigkeit | Auf dieser Seite wird erläutert, wie das kausale Framework für Channels mit Daten zu Reichweite und Häufigkeit angepasst wird. Außerdem wird beschrieben, wie diese umfassenderen Eingaben ein differenzierteres Verständnis der kausalen Wirkung Ihrer Media ermöglichen. |
Quellenangaben
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| Quellenangaben | Diese Seite enthält eine Liste der wichtigsten wissenschaftlichen Arbeiten und Forschungsergebnisse, die die theoretische Grundlage für den Ansatz von Meridian für die Marketing-Mix-Modellierung bilden. |