Cas d’utilisation de Mix Modeler
Mix Modeler permet les cas d’utilisation clés suivants.
Comprendre les performances incrémentielles omnicanales
Ce cas d’utilisation vous aide à mesurer l’impact du marketing sur tous les canaux payants, gagnés et détenus.
Détails
Les défis
Les défis auxquels ces cas d’utilisation répondent sont les suivants :
- Difficile de mesurer les performances incrémentielles à partir de données de parcours client compartimentées, de perte de signal et de jardins clos.
- Incohérence des informations provenant des méthodologies MMM et MTA séparées, ce qui réduit la confiance dans les résultats.
- Compréhension limitée des canaux et des tactiques marketing qui favorisent le succès.
Approche
L’approche par étapes pour ce cas d’utilisation est la suivante :
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|---|---|
| Étape | Détails |
| Ingestion | Identifiez et ingérez les sources de données sous des schémas communs. Appliquer les investissements existants dans Adobe Analytics ou Customer Journey Analytics pour accélérer le déploiement. |
| Configuration | Configurez des modèles flexibles à l’aide d’un framework d’IA en tant que service pour vos objectifs commerciaux spécifiques garantissez automatiquement la cohérence entre le point de contact et le niveau de résumé avec l’apprentissage par transfert bidirectionnel. |
| Analyser | comprendre clairement le retour sur investissement du marketing global et des canaux/sous-canaux individuels ; Identifiez clairement les points de contact qui génèrent le mieux les conversions incrémentielles. |
Impact
Une implémentation réussie de cette utilisation peut avoir l’impact suivant :
- Incorporez des données agrégées, des données de point de contact et des variables exogènes pour obtenir la vue la plus riche de la mesure.
- Utilisez une solution d’IA en tant que service pour créer rapidement des modèles de réussite avec un accès à la transparence des modèles pour le niveau de confiance.
- Accroître la confiance dans la prise de décision stratégique et tactique en alignant les résultats au niveau du résumé et au niveau du point de contact.
Créer des plans marketing qui optimisent le retour sur investissement
Ce cas pratique utilise des outils d’optimisation et de planification de scénario conviviaux et compatibles avec l’IA pour optimiser le retour sur investissement.
Détails
Les défis
Les défis auxquels ces cas d’utilisation répondent sont les suivants :
- Créez des plans d’investissement marketing pilotés par les données et basés sur des courbes d’efficacité, et non sur une intuition.
- Optimisez les résultats sur plusieurs zones géographiques, secteurs d’activité et canaux simultanément.
- Cycles d’itération longs pour créer et comparer plusieurs scénarios de budget avec un effort manuel élevé requis.
Approche
L’approche par étapes pour ce cas d’utilisation est la suivante :
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|---|---|
| Étape | Détails |
| Configuration | Personnalisez facilement les modèles de mesure en fonction de vos objectifs commerciaux. Définissez des paramètres en quelques clics, sans codage requis : par exemple, les canaux, les zones géographiques, les cycles de vente, les décalages, les facteurs métier internes et externes, etc. |
| Entraîner | Entraînez les modèles d’IA/ML configurés sur pour apprendre à utiliser au mieux les données d’entrée, afin de fournir les résultats les plus précis. |
| Optimiser | Obtenez des allocations budgétaires optimisées et automatisées basées sur des prévisions de modèle. Développez et comparez plusieurs scénarios budgétaires en quelques clics à l’aide d’une interface utilisateur intuitive. |
Impact
Une implémentation réussie de cette utilisation peut avoir l’impact suivant :
- Créez des plans d’investissement marketing qui optimisent le retour sur investissement pour plusieurs objectifs et priorités.
- Utilisez des courbes de retour sur investissement incrémentiel pour identifier les opportunités de modifier le budget.
- Obtenez rapidement des prévisions mensuelles ou hebdomadaires à l'aide d'outils en libre-service et démocratisés.
Activer les informations tactiques dans les applications Adobe
Ce cas pratique vous permet d’obtenir des informations incrémentielles stratégiques sur les segments et les parcours des clients en accédant aux scores de point de contact.
Détails
Les défis
Les défis auxquels ces cas d’utilisation répondent sont les suivants :
- Les solutions descendantes peuvent à elles seules ne pas identifier les opportunités d’optimisation des clés granulaires.
- Les résultats des modèles de mesure sont écrasants, trop descriptifs et ne mènent pas facilement à des informations ou à des actions.
- Impossible de mener des analyses ad hoc pour obtenir des informations, car les modèles ne sont pas transparents et les scores granulaires ne sont pas disponibles.
Approche
L’approche par étapes pour ce cas d’utilisation est la suivante :
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|---|---|
| Étape | Détails |
| Modèle | Configurez et entraînez un modèle AI/ML pour obtenir des scores de point de contact MTA et des résultats agrégés MMM cohérents. |
| Analyser | Exportez les scores de point de contact incrémentiels dans Customer Journey Analytics ou dans des outils de BI externes. Effectuez une analyse granulaire et créez des tableaux de bord avancés à l’aide des scores de point de contact. |
| Action | Créez et activez des semblables aux principaux segments de consommateurs à l’aide de Real-Time Customer Data Platform. Développement de stratégies marketing pilotées par les données par segments de clients pour les campagnes futures. |
Impact
Une implémentation réussie de cette utilisation peut avoir l’impact suivant :
- Acquérir une compréhension du comportement incrémentiel des clients et des tactiques marketing afin d’éclairer les priorités stratégiques en matière de marketing et au sein de l’organisation.
- Optimisez le retour sur investissement en détectant rapidement les tendances qui affectent les clients et votre entreprise afin de développer des réponses stratégiques.
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