Casi d’uso di Mix Modeler
Mix Modeler abilita i seguenti casi d’uso chiave.
Comprendere le prestazioni incrementali omnicanale
Questo caso d’uso ti aiuta a misurare l’impatto del marketing su tutti i canali pagati, guadagnati e di proprietà.
Dettagli
Sfide
I problemi affrontati da questi casi d’uso sono:
- È difficile misurare le prestazioni incrementali dai dati silos dei percorsi dei clienti, dalla perdita di segnale e dai giardini murati.
- Incoerenza nelle informazioni provenienti da metodologie MMM e MTA separate, riducendo l’affidabilità dei risultati.
- Comprensione limitata dei canali e delle tattiche di marketing che determinano il successo.
Approccio
L’approccio basato su passaggi per questo caso d’uso è:
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|---|---|
| Passaggio | Dettagli |
| Acquisisci | Identifica e acquisisci le origini dati in schemi comuni. Applica gli investimenti esistenti in Adobe Analytics o Customer Journey Analytics per velocizzare la distribuzione. |
| Configura | Configura modelli flessibili utilizzando un framework AI-as-a-Service per i tuoi obiettivi aziendali specifici Assicurati automaticamente la coerenza tra punto di contatto e livello di riepilogo con l'apprendimento del trasferimento bidirezionale. |
| Analizza | Comprendi chiaramente il ROI del marketing complessivo e dei singoli canali/sottocanali. Scopri chiaramente quali punti di contatto possono favorire le conversioni incrementali. |
Impatto
Un’implementazione corretta di questo utilizzo può avere il seguente impatto:
- Incorpora dati aggregati, dati dei punti di contatto e variabili esogene per ottenere la visualizzazione più completa delle misurazioni.
- Utilizza una soluzione AI-as-a-Service per creare rapidamente modelli di successo con accesso alla trasparenza dei modelli per un livello di affidabilità elevato.
- Aumentare la fiducia nel processo decisionale strategico e tattico attraverso l’allineamento dei risultati a livello di riepilogo e punto di contatto.
Creare piani di marketing che ottimizzino il ROI
Questo caso d’uso utilizza strumenti di ottimizzazione e pianificazione degli scenari compatibili con l’intelligenza artificiale e intuitivi per massimizzare il ROI.
Dettagli
Sfide
I problemi affrontati da questi casi d’uso sono:
- Creare piani di investimento di marketing basati sui dati e basati sulle curve di efficienza, senza affidarsi all’istinto.
- Massimizzare i risultati su più aree geografiche, linee di business e canali simultaneamente.
- Cicli di iterazione lunghi per creare e confrontare più scenari di budget con un notevole sforzo manuale richiesto.
Approccio
L’approccio basato su passaggi per questo caso d’uso è:
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|---|---|
| Passaggio | Dettagli |
| Configura | Possibilità di personalizzare facilmente i modelli di misurazione in base agli obiettivi aziendali. Definisci i parametri con pochi clic, senza bisogno di codifica: ad esempio canali, aree geografiche, cicli di vendita, ritardi, fattori di business interni ed esterni e altro ancora. |
| Addestra | Addestra i modelli AI/ML configurati su per scoprire il modo migliore per adattarsi ai dati di input, fornendo risultati più precisi. |
| Ottimizzare | Ottieni allocazioni di budget ottimizzate automatizzate in base alle previsioni dei modelli. Sviluppa e confronta più scenari di budget in pochi clic tramite un'interfaccia utente intuitiva. |
Impatto
Un’implementazione corretta di questo utilizzo può avere il seguente impatto:
- Creare piani di investimento marketing che massimizzino il ROI attraverso più obiettivi e priorità.
- Utilizzare le curve di ROI incrementali per identificare le opportunità di spostamento del budget.
- Ottieni previsioni mensili o settimanali rapidamente utilizzando strumenti self-service e democratizzati.
Attivare informazioni tattiche sulle applicazioni Adobe
Questo caso d’uso consente di ottenere informazioni incrementali strategiche sui segmenti e sui percorsi dei clienti accedendo ai punteggi dei punti di contatto.
Dettagli
Sfide
I problemi affrontati da questi casi d’uso sono:
- Le sole soluzioni top-down potrebbero non riuscire a individuare le opportunità di ottimizzazione delle chiavi granulari.
- I risultati dei modelli di misurazione sono schiaccianti, eccessivamente descrittivi e non portano facilmente a informazioni o azioni.
- Non è possibile eseguire analisi ad hoc per ottenere informazioni perché i modelli non sono trasparenti e i punteggi granulari non sono disponibili.
Approccio
L’approccio basato su passaggi per questo caso d’uso è:
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|---|---|
| Passaggio | Dettagli |
| Modello | Configura e addestra un modello AI/ML per ottenere punteggi di punti di contatto MTA coerenti e risultati aggregati MMM. |
| Analizza | Esporta punteggi incrementali di punti di contatto in strumenti di business intelligence esterni o Customer Journey Analytics. Esegui analisi granulare e crea dashboard avanzate utilizzando i punteggi dei punti di contatto. |
| Azione | Crea e attiva lookalike per i segmenti consumer principali utilizzando Real-Time Customer Data Platform. Sviluppa strategie di marketing basate sui dati per segmenti di clienti per campagne future. |
Impatto
Un’implementazione corretta di questo utilizzo può avere il seguente impatto:
- Sviluppa una comprensione del comportamento incrementale dei clienti e delle tattiche di marketing per informare le priorità strategiche per il marketing e in tutta l’organizzazione.
- Massimizzare il ROI rilevando rapidamente le tendenze che interessano i clienti e la tua azienda per sviluppare risposte strategiche.
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