Le processus de pré-modélisation est une première étape essentielle pour créer un modèle de mix marketing (MMM) efficace. Cette étape consiste à collecter, nettoyer et organiser vos données pour vous assurer qu'elles sont prêtes pour la modélisation. Une phase de pré-modélisation approfondie permet de créer un modèle fiable. Cette section fournit un guide sur les étapes clés du processus de pré-modélisation.
| Page | Description |
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| Collecter et organiser vos données | Découvrez comment collecter et organiser vos données pour Meridian. Ce guide aborde les données essentielles dont vous aurez besoin, comme les dépenses média, les KPI et les variables de contrôle. Il traite également des recommandations sur le niveau de précision de vos données en termes de zone géographique, de période et de canaux média. |
| Quantité de données requises | Découvrez la quantité de données dont vous avez besoin pour votre modèle de mix marketing. Cette page explique dans quelle mesure la quantité de données appropriée peut varier. Elle aborde les différentes exigences en matière de données pour les modèles nationaux et les modèles au niveau géographique, et propose des solutions pour les situations où vous ne disposez pas de suffisamment de données. |
| Modélisation au niveau géographique | Découvrez les avantages d'utiliser des données ventilées par région plutôt que des données au niveau national. L'utilisation de données au niveau géographique peut permettre d'obtenir des résultats de modèle plus précis et fiables en améliorant la puissance statistique et en réduisant les biais potentiels. Ce guide fournit également des conseils pour le choix des zones géographiques et l'intégration de données nationales dans un modèle au niveau géographique. |
| Utiliser la plate-forme de données MMM | Ce guide vous explique comment utiliser la Google MMM Data Platform pour obtenir des données importantes pour votre modèle, telles que les tendances de la recherche Google et les métriques YouTube. Vous y apprendrez comment gérer les accès, configurer la diffusion des données et envoyer des demandes de données. Le guide détaille également la structure des données que vous recevrez des différentes plates-formes publicitaires Google. |
| Effectuer une analyse exploratoire des données | Découvrez comment effectuer une analyse exploratoire des données (AED), une étape essentielle avant de créer votre modèle. Ce processus vous aide à identifier et à résoudre les problèmes liés à vos données, afin de vous assurer que votre modèle repose sur des bases solides. Vous découvrirez comment vérifier si des données sont manquantes ou inexactes, corriger les erreurs et rechercher des corrélations fortes entre les variables qui pourraient affecter les performances de votre modèle. |