Casos de uso del Mix Modeler

Última actualización: 19 de julio de 2024

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Mix Modeler habilita los siguientes casos de uso clave.

Comprender el rendimiento incremental omnicanal

Este caso de uso le ayuda a medir el impacto del marketing en todos los canales de pago, ganados y propios.

Detalles

Retos

Los desafíos a los que se enfrentan estas direcciones de casos de uso son:

  • Es difícil medir el rendimiento incremental a partir de datos de recorrido de clientes en silo, pérdida de señal y jardines amurallados.
  • Incoherencia en las perspectivas de metodologías MMM y MTA separadas, lo que reduce la confianza en los resultados.
  • Una comprensión limitada de qué canales y tácticas de marketing impulsan el éxito.

Aproximación

El método basado en pasos para este caso de uso es:

EtapaDetalles
IngestaIdentificar e introducir fuentes de datos en esquemas comunes.
Aplique las inversiones existentes en Adobe Analytics o Customer Journey Analytics para una implementación rápida.
ConfigurarConfigure modelos flexibles usando un marco de trabajo AI-as-a-Service para sus objetivos empresariales específicos
Garantice automáticamente la coherencia entre el punto de contacto y el nivel de resumen con aprendizaje de transferencia bidireccional.
AnalizarComprenda claramente el ROI del marketing general y de los canales/subcanales individuales.
Comprenda claramente qué puntos de contacto impulsan mejor las conversiones incrementales.

Impacto

Una implementación correcta de este uso puede tener el siguiente impacto:

  • Incorpore datos agregados, datos de puntos de contacto y variables exógenas para obtener la vista más completa de la medición.
  • Utilice una solución de IA como servicio para crear rápidamente modelos que impulsen el éxito con acceso a la transparencia del modelo para obtener un nivel de confianza.
  • Aumentar la confianza en la toma de decisiones estratégicas y tácticas mediante la alineación en los resultados a nivel de resumen y de punto de contacto.

Cree planes de marketing que optimicen el retorno de la inversión

Este caso de uso utiliza herramientas de optimización y planificación de escenarios fáciles de usar y habilitadas para IA para maximizar el retorno de la inversión.

Detalles

Retos

Los desafíos a los que se enfrentan estas direcciones de casos de uso son:

  • Cree planes de inversión en marketing basados en datos y en curvas de eficiencia, sin depender de la sensación intestinal.
  • Maximice los resultados en varias regiones geográficas, líneas de negocio y canales simultáneamente.
  • Ciclos de iteración largos para crear y comparar varios escenarios de presupuesto con un gran esfuerzo manual requerido.

Aproximación

El método basado en pasos para este caso de uso es:

EtapaDetalles
ConfigurarPersonalice fácilmente los modelos de medición según sus objetivos empresariales.
Defina parámetros en unos pocos clics, sin necesidad de codificación: por ejemplo, canales, regiones geográficas, ciclos de ventas, retardos, factores comerciales internos y externos, etc.
EntrenarCapacite los modelos de IA/ML configurados en para obtener el mejor ajuste a los datos de entrada, lo que proporciona los resultados más precisos.
OptimizarObtenga asignaciones presupuestarias optimizadas y automatizadas basadas en previsiones de modelos.
Desarrolle y compare varios escenarios de presupuesto en unos pocos clics usando una interfaz de usuario intuitiva.

Impacto

Una implementación correcta de este uso puede tener el siguiente impacto:

  • Cree planes de inversión de marketing que maximicen el retorno de la inversión en varios objetivos y prioridades.
  • Utilice curvas de ROI incrementales para identificar oportunidades de cambiar el presupuesto.
  • Obtenga pronósticos mensuales o semanales rápidamente usando herramientas de autoservicio y democratizadas.