Casos de uso do Mix Modeler
O Mix Modeler habilita os seguintes casos de uso principais.
Entender o desempenho incremental omnicanal
Esse caso de uso ajuda a medir o impacto do marketing em todos os canais pagos, conquistados e próprios.
Detalhes
Desafios
Os desafios que esse caso de uso aborda são:
- Dificuldade para medir o desempenho incremental dos dados de jornada do cliente em silos, perda de sinal e jardins murados.
- Inconsistência nos insights de metodologias MMM e MTA separadas, reduzindo a confiança nos resultados.
- Compreensão limitada de quais canais e táticas de marketing impulsionam o sucesso.
Abordagem
A abordagem baseada em etapas para esse caso de uso é:
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|---|---|
| Etapa | Detalhes |
| Assimilar | Identificar e assimilar fontes de dados em esquemas comuns. Aplique investimentos existentes no Adobe Analytics ou no Customer Journey Analytics para uma implantação de rastreamento rápido. |
| Configurar | Configure modelos flexíveis usando uma estrutura IA como serviço para seus objetivos de negócios específicos Garanta automaticamente a consistência entre o ponto de contato e o nível de resumo com o aprendizado de transferência bidirecional. |
| Analisar | Entenda claramente o ROI de canais/subcanais individuais e de marketing em geral. Entenda claramente quais pontos de contato são os que melhor geram conversões incrementais. |
Impacto
A implementação bem-sucedida desse uso pode ter o seguinte impacto:
- Incorpore dados agregados, dados de ponto de contato e variáveis exógenas para obter a visualização mais avançada da medição.
- Use uma solução IA como serviço para criar modelos rapidamente e impulsionar o sucesso com acesso à transparência do modelo para oferecer nível de confiança.
- Aumente a confiança na tomada de decisões estratégicas e táticas por meio do alinhamento nos resultados a nível de resumo e de ponto de contato.
Crie planos de marketing que otimizem o ROI
Este caso de uso usa ferramentas de otimização e planejamento de cenário amigáveis e habilitadas por IA para maximizar o ROI.
Detalhes
Desafios
Os desafios que esse caso de uso aborda são:
- Crie planos de investimento em marketing orientados por dados com base em curvas de eficiência, sem depender do instinto.
- Maximize os resultados em várias regiões geográficas, linhas de negócios e canais simultaneamente.
- Longos ciclos de iteração para criar e comparar vários cenários de orçamento com alto esforço manual necessário.
Abordagem
A abordagem baseada em etapas para esse caso de uso é:
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|---|---|
| Etapa | Detalhes |
| Configurar | Personalize facilmente os modelos de medição de acordo com seus objetivos comerciais. Defina parâmetros com apenas alguns cliques, sem necessidade de codificação: por exemplo, canais, regiões geográficas, ciclos de vendas, defasagens, fatores comerciais internos e externos e muito mais. |
| Treinamento | Treine os modelos de IA/ML configurados no para aprender o melhor ajuste nos dados de entrada, fornecendo os resultados mais precisos. |
| Otimizar | Obtenha alocações de orçamento otimizadas automatizadas com base nas previsões do modelo. Desenvolva e compare vários cenários de orçamento com apenas alguns cliques, usando uma interface intuitiva. |
Impacto
A implementação bem-sucedida desse uso pode ter o seguinte impacto:
- Crie planos de investimento de marketing que maximizem o ROI em várias metas e prioridades.
- Use curvas de ROI incrementais para identificar oportunidades de orçamento de deslocamento.
- Obtenha previsões mensais ou semanais rapidamente usando ferramentas democratizadas de autoatendimento.
Ativar insights táticos nos aplicativos da Adobe
Esse caso de uso ajuda você a obter insights estratégicos incrementais sobre segmentos e jornadas do cliente, acessando pontuações de pontos de contato.
Detalhes
Desafios
Os desafios que esse caso de uso aborda são:
- Somente soluções descendentes podem deixar de identificar oportunidades de otimização de chaves granulares.
- As saídas dos modelos de medição são esmagadoras, excessivamente descritivas e não levam facilmente a insights ou ações.
- Não é possível realizar análises ad hoc para obter insights porque os modelos não são transparentes e as pontuações granulares não estão disponíveis.
Abordagem
A abordagem baseada em etapas para esse caso de uso é:
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|---|---|
| Etapa | Detalhes |
| Modelo | Configure e treine um modelo de IA/ML para obter pontuações de ponto de contato de MTA consistentes e resultados agregados do MMM. |
| Analisar | Exporte pontuações incrementais de pontos de contato para o Customer Journey Analytics ou ferramentas externas de BI. Faça análise granular e crie painéis avançados usando pontuações de pontos de contato. |
| Ação | Crie e ative semelhantes aos principais segmentos de consumidores usando o Real-Time Customer Data Platform. Desenvolva estratégias de marketing orientadas por dados por segmentos de clientes para campanhas futuras. |
Impacto
A implementação bem-sucedida desse uso pode ter o seguinte impacto:
- Desenvolva uma compreensão do comportamento incremental do cliente e das táticas de marketing para informar as prioridades estratégicas de marketing e em toda a organização.
- Maximize o ROI detectando rapidamente as tendências que afetam os clientes e sua empresa para desenvolver respostas estratégicas.
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