Mix Modeler使用案例
Mix Modeler可啟用下列主要使用案例。
瞭解全通道遞增效能
此使用案例可協助您評估所有付費、贏取和擁有的管道對行銷的影響。
詳細資料
挑戰
這些使用案例解決的挑戰包括：
- 難以從孤立的客戶歷程資料、訊號遺失和圍牆花園測量遞增效能。
- MMM和MTA方法各自獨立的深入分析不一致，降低了結果的信賴度。
- 對於推動成功的行銷管道和策略瞭解有限。
方針
此使用案例的步驟型方法是：
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|---|---|
| 步驟 | 詳細資料 |
| 擷取 | 識別並內嵌常見結構描述下的資料來源。 套用Adobe Analytics或Customer Journey Analytics的現有投資以快速部署。 |
| 設定 | 使用AI-as-a-Service架構來設定彈性模型，以符合您的特定業務目標 透過雙向傳輸學習，自動確保接觸點與摘要層級之間的一致性。 |
| 分析 | 清楚瞭解整體行銷和個別管道/子管道的ROI。 清楚瞭解哪些接觸點最能推動遞增式轉換。 |
影響
成功實作此用途可能會產生下列影響：
- 合併彙總資料、接觸點資料和外部變數，以取得測量內容最豐富的檢視。
- 使用AI-as-a-Service解決方案，透過存取模型透明度以提升信賴度，快速建立成功模型。
- 透過在摘要層級和接觸點層級的結果中保持一致，提升策略與戰術決策的信心。
建立行銷計畫以最佳化投資報酬率
此使用案例使用友善的、支援AI的最佳化和情境規劃工具，以最大化ROI。
詳細資料
挑戰
這些使用案例解決的挑戰包括：
- 根據效率曲線建立資料導向的行銷投資計畫，而不依賴直覺。
- 同時跨多個地理位置、業務線和管道將結果最大化。
- 建立及比較多個預算案例需要大量手動工作的長反複週期。
方針
此使用案例的步驟型方法是：
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|---|---|
| 步驟 | 詳細資料 |
| 設定 | 輕鬆根據您的業務目標自訂測量模型。 按幾下即可定義引數，不需要編碼：例如管道、地理位置、銷售週期、延遲、內部和外部業務因素等。 |
| 訓練 | 訓練已設定的AI/ML模型以學習最適合輸入資料的情況，從而提供最準確的結果。 |
| 最佳化 | 根據模型預測取得自動化最佳化預算分配。 使用直覺式UI，按幾下即可開發和比較多個預算案例。 |
影響
成功實作此用途可能會產生下列影響：
- 建立行銷投資計畫，將多個目標和優先順序的ROI最大化。
- 使用遞增的ROI曲線，找出轉移預算的機會。
- 使用自助式、大眾化的工具，快速取得每月或每週的預測。
啟用跨Adobe應用程式的戰術深入分析
此使用案例可協助您存取接觸點分數，以取得客戶區段和歷程的策略性增量深入分析。
詳細資料
挑戰
這些使用案例解決的挑戰包括：
- 單靠自上而下的解決方案可能遺漏識別精細的重要最佳化機會。
- 測量模型的輸出會令人難以承受、描述過多，且不易產生深入分析或動作。
- 無法進行臨機分析來獲得見解，因為模型不透明，並且無法使用精細分數。
方針
此使用案例的步驟型方法是：
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|---|---|
| 步驟 | 詳細資料 |
| 模型 | 設定並訓練AI/ML模型，以獲得一致的MTA接觸點分數和MMM彙總結果。 |
| 分析 | 將增量接觸點分數匯出至Customer Journey Analytics或外部BI工具。 使用接觸點分數執行精細分析並建置進階儀表板。 |
| 動作 | 使用Real-Time Customer Data Platform建立並啟用排名在前的消費者區段的相似專案。 依客戶區段開發資料導向行銷策略，以供未來行銷活動使用。 |
影響
成功實作此用途可能會產生下列影響：
- 瞭解增量客戶行為和行銷策略，為行銷和組織內的策略優先順序提供資訊。
- 透過快速偵測影響客戶和您的企業的趨勢，以開發策略性回應，進而最大化投資報酬率。
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