Искусство моделирования маркетингового микса на Python

Модель маркетинга: как полюбить "спецэффекты"

Если вы хотите всерьез заняться маркетингом, вам просто необходимо освоить Модель маркетинговых миксов (MMM). На самом деле, это волшебный инструмент, который поможет вам понять, как каждый ваш рекламный канал влияет на продажи, а значит, откроет путь к эффективным стратегиям и оптимизации бюджета. В эпоху больших данных и умных аналитических инструментов, MMM становится для маркетологов как кислород в воздухе — без него просто нельзя существовать. И сегодня мы с вами погрузимся в мир Python и его чудесного пакета pymc-marketing, который сделает процесс освоения MMM в сто раз увлекательнее.

Что такое Модель маркетинга?

Если коротко, MMM – это статистический подход, позволяющий рекламодателям понять, как различные каналы влияют на продажи. Забудьте о простых рекламных трюках и интуиции. Здесь дела обстоят не так! Мы будем анализировать, как расходы по различным канадам, от телевизионной рекламы до онлайн-постов, отражаются на тех самых целевых метриках – промахов слишком много, и в конце концов, потому что реклама не берется из воздуха.

Ключевые компоненты MMM

Подготовка данных

Перед тем как начать собирать ваш маркетинговый шедевр, нужно подготовить данные. И это не так просто, как можно подумать. Хорошая подготовка – залог успеха.

• Импорт библиотек и данных: Все начинается с того, чтобы импортировать необходимые библиотеки, такие как pandas, numpy и, конечно, pymc-marketing. И не забудьте загрузить ваш датасет – в нем должны быть данные о расходах по каналам и соответствующие данные о продажах.

import pandas as pd
import numpy as np
from pymc_marketing.mmm.transformers import geometric_adstock, logistic_saturation

df = pd.read_csv("your_data.csv")

• Выбор и трансформация признаков: Настал черед выбрать соответствующие признаки и провести такие трансформации, как "адсток" и "сатурация". Эти псевдонаучные названия помогают выявить эффект переноса затрат и уменьшение доходности от рекламных вложений.

from pymc_marketing.mmm.transformers import geometric_adstock, logistic_saturation

# Применение трансформаций
df['TV_adstock'] = geometric_adstock(df['TV_spend'], alpha=0.5)
df['Radio_saturation'] = logistic_saturation(df['Radio_spend'], lambda_=0.1)

Обучение модели

Переходим к самому интересному – обучению модели!

• Байесовская MMM: Пакет pymc-marketing позволяет создавать байесовские модели, которые невероятно удобны для работы с неопределенностью и добавления знания из других источников.

• Симуляция данных: Для учебных целей можно смоделировать данные с известными параметрами, чтобы протестировать производительность модели. Создаем синтетический набор данных с трендами, сезонностью и специфическими взносами каналов.

def data_generator(start_date, periods, channels, spend_scalar, adstock_alphas, saturation_lamdas, betas, freq="W"):
    # Генерация синтетического датасета
    # ...
    return df

• Обучение модели: Теперь самое время обучать нашу модель. Указываем формулу модели, досягаемые параметры и, тут внимание, поборемся с нашими страхами в задании случайного числа, чтобы сделать результаты предсказуемыми, а не абстрактными.

from pymc_marketing.mmm import MMM

# Определение модели
mmm = MMM(
    media=df[['TV_adstock', 'Radio_saturation']],
    target=df['Sales'],
    extra_features=df[['Seasonality', 'Trend']],
    media_names=['TV', 'Radio'],
    number_warmup=1000,
    number_samples=1000,
    seed=42
)

# Обучаем модель
mmm.fit()

Валидация и калибровка модели

После обучения модели критически важно проверить, насколько она хороша.

• Восстановление параметров: Проверьте, как модель восстанавливает параметры, использованные в смоделированных данных. Это поможет прояснить, насколько хорошо работает ваша модель.

• Постериорные распределения: Не забудьте визуализировать постериорные распределения медиапоказателей, чтобы оценить неопределенность вокруг этих оценок.

# Итоги модели
mmm.print_summary()

# Построение постериорных распределений
plot.plot_media_channel_posteriors(media_mix_model=mmm, channel_names=['TV', 'Radio'])

Оптимизация бюджета

Одна из ключевых задач нашей MMM – это оптимизация бюджета. Путем анализа ROI каждого рекланиного канала, можно более грамотно распределять средства.

• Анализ ROI: Используйте выводы модели для вычисления ROI каждого канала и понимания, какие из них приносят больше прибыли, а какие — лишь печальные впечатления.

• Предсказательная модель: Используйте обученную модель для прогнозирования будущих конверсий на основе различных сценариев затрат на рекламу. Это позволяет принимать обоснованные решения при перераспределении бюджета.

Полезные советы и рекомендации

• Качество данных: Чистота ваших данных — это как чистота души. Ничто так не убивает производительность модели, как грязные, неполные или предвзятые данные.

• Выбор модели: Актуальность подходящей модели — ключ. Байесовские модели, скажем, хорошо справляются с неопределенностью и позволяют учитывать предыдущее знание.

• Постоянное совершенствование: MMM – это не одноразовая затея; это постоянный процесс. Регулярно обновляйте вашу модель новыми данными и корректируйте свои стратегии, основываясь на полученных инсайтах.

В заключение

Освоение модели маркетинговых миксов в Python с помощью pymc-marketing позволит вам значительно расширить свои аналитические возможности в сфере маркетинга. Следуя изложенным шагам, вы сможете создать надежные модели, которые помогут понять влияние ваших маркетинговых каналов и эффективно оптимизировать бюджет.

Не забывайте использовать полученные знания на практике — деньги любят счет!

Дополнительные ресурсы

Для более детальных руководств и примеров вы можете воспользоваться следующими ресурсами:

• Mastering Marketing Mix Modelling in Python
• Media Mix Modeling: How to Measure the Effectiveness of Advertising with Python & LightweightMMM

Оставайтесь на связи

Хотите быть в курсе последних новостей о нейросетях и автоматизации? Подпишитесь на наш Telegram-канал: @neuroko