Kodėl jūsų MMM „pamišęs“: pokalbis su CMO

Kodėl MMM rezultatai šokinėja? Per dažnas atnaujinimas, kintanti modelio struktūra ir per dideli tikslumo lūkesčiai. Trumpas pokalbis su CMO.
Sundar Swaminathan, buvęs „Uber“ rinkodaros mokslo vadovas, „LinkedIn“ pasidalijo trumpu pokalbiu su CMO, kuris puikiai parodo, kodėl MMM kartais atrodo „pamišęs“. Persakau jį lietuviškai.
Pokalbis
CMO: Mūsų MMM kažkoks pamišęs. Rezultatai keičiasi nuolat.
Sundar: Kaip dažnai atnaujinate modelį?
CMO: Kas mėnesį. Norime naujausių įžvalgų.
Sundar: Štai ir problema.
CMO: Kodėl? Ar neturėtume naudoti naujausių duomenų?
Sundar: MMM modeliui reikia ilgo laikotarpio, kad jis pamatytų dėsningumus. Atnaujinti kas mėnesį per dažnai. Jūs gaudote triukšmą, o ne signalą.
CMO: Kiek tada laukti?
Sundar: Mažiausiai ketvirtį, idealiu atveju pusmetį. Reikia pakankamai duomenų, kad matytumėte pro sezoninius svyravimus ir kampanijų kintamumą.
CMO: Gerai. Kas dar gali lemti nestabilumą?
Sundar: Ar keičiate kintamuosius tarp modelio paleidimų?
CMO: Kartais. Pridedame naujų kanalų arba išimame tuos, kuriuose nebeinvestuojame.
Sundar: Kiekvieną kartą pakeitę modelio struktūrą, jūs užduodate kitą klausimą. Atsakymai keičiasi, nes pasikeitė klausimas.
CMO: Vadinasi, struktūrą reikia išlaikyti pastovią?
Sundar: Kiek įmanoma pastovesnę. Jei būtina pridėti kintamųjų, permokykite modelį su visa istorija ir nauja struktūra. Ne tiesiog prilipdykite naujus duomenis.
CMO: Tai erzina. Maniau, MMM duos galutinius atsakymus.
Sundar: MMM duoda kryptį, ne tikslumą. Jis geriau pasakys, kad „į prekės ženklą investuojama per mažai“, nei kad „į prekės ženklą reikia skirti lygiai 47 tūkst. dolerių daugiau“.
CMO: Tai kam išleidome šešiaženklę sumą?
Sundar: Nes jis vis tiek vertingas strateginiams biudžeto paskirstymo sprendimams. Tik nesitikėkite A/B testo tikslumo.
CMO: Kaip tada jį naudoti?
Sundar: Inkrementiškumo testus naudokite tikslumui, MMM – strategijai, atribuciją – kasdieniam valdymui.
Esmė
- MMM atnaujinti kas mėnesį dažniausiai per dažnai: daugiau triukšmo nei signalo.
- Keičiant modelio struktūrą, keičiasi ir klausimas, todėl rezultatų palyginti negalima.
- MMM rodo kryptį, o tikslumui reikia inkrementiškumo testų.
Šaltinis: Sundar Swaminathan įrašas „LinkedIn“.
Komentarai (0)
Komentarų dar nėra. Būkite pirmas.