Pivix Logo
Sözlüğe dön

Medya Karması Modellemesi

Medya karması modellemesi (MMM), zaman içindeki toplam harcama ve sonuç verilerini analiz ederek her pazarlama kanalının satışlara veya dönüşümlere katkısını tahmin eden istatistiksel bir yöntemdir.

Derinlemesine

MMM; ücretli medyanın, promosyonların, mevsimselliğin ve dış faktörlerin nitelikli lead veya gelir gibi bir iş sonucu üzerindeki etkisini ayırmak için regresyon ve zaman serisi teknikleri kullanır. Bireysel kullanıcı takibi yerine toplulaştırılmış verilerle çalıştığı için üçüncü taraf çerezlerinin ve mobil tanımlayıcıların kaybından etkilenmez ve gizlilik düzenlemeleri sıkılaştıkça giderek daha cazip hale gelir. Model, kanal başına azalan getirileri gösteren yanıt eğrileri üretir ve ek harcamanın artık karşılığını vermeyi bıraktığı noktayı görmeye yardımcı olur.

En yaygın hata, MMM'yi yön gösteren bir tahmin yerine kesin gerçek gibi ele almaktır: yıllarca temiz harcama ve sonuç verisine ihtiyaç duyar ve fiyat değişiklikleri gibi karıştırıcı etkenler göz ardı edilirse korelasyon nedensellik gibi görünebilir. Quiz funnel ve lead niteliklendirme akışında MMM, hangi üst aşama kanalların gerçekten tamamlanmış scorecard'ları ve yüksek niyetli lead'leri getirdiğini gösterir; böylece bütçeyi dönüşmeyen ucuz tıklamalar yerine funnel'ı kaliteli adaylarla dolduran kaynaklara kaydırabilirsiniz.

Pratikte örnek

40 kişilik bir fintech girişimi Google, Meta, LinkedIn ve podcast sponsorlukları üzerinden lead quizleri yürütüyor. Büyüme lideri 18 aylık haftalık harcama verisi üzerinde Python ile bir MMM kurar ve LinkedIn'in bütçenin yalnızca %15'ini almasına rağmen nitelikli scorecard tamamlamalarının %30'unu getirdiğini görür, ardından zayıf görüntülü reklamlardan aylık 20.000 doları LinkedIn'e aktarır.

Sıkça sorulan sorular

Medya karması modellemesi atıfla nasıl farklılaşır?

Atıf, bireysel kullanıcı yolculuklarını izleyip temas noktalarına tıklama düzeyinde kredi verirken MMM zaman içindeki toplulaştırılmış harcama ve sonuç verileriyle çalışır. MMM gizlilik açısından dayanıklıdır ve tıklama temelli atfın kaçırdığı çevrimdışı ile marka etkilerini yakalar.

Bir MMM kurmak için ne kadar veri gerekir?

Güvenilir modeller mevsimselliği ve azalan getirileri yakalamak için genellikle kanallar genelinde en az iki ila üç yıllık haftalık veri kullanır. Daha az veriyle model gürültülü hale gelir ve aşırı uyuma eğilimli olur, bu yüzden erken sonuçlar yalnızca yön gösterici sayılmalıdır.

Küçük bir SaaS şirketi medya karması modellemesi kullanabilir mi?

Evet, hafif açık kaynak kütüphaneleri MMM'yi kurumsal bir veri ekibi olmadan erişilebilir kılar. Küçük şirketler bütçe yönlendirmesi için MMM'yi genellikle modelin bulgularını doğrulamak amacıyla artımsallık deneyleriyle birleştirir.

İlgili terimler

Sözlük teorisini nitelikli müşteri adaylarına dönüştürün

Dakikalar içinde, kod gerektirmeden müşteri adaylarını niteleyen ve toplayan bir scorecard quiz hunisi oluşturun.

Ücretsiz başla
  • Kredi kartı yok
  • Ücretsiz plan
  • Dakikalar içinde yayında