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A visão de um modelador sobre a plataforma Meridian MMM do Google

Media Analytics Media Analytics, Medição, Mídia 3 minutos de leitura
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Escrito por
Michael Cross
Co-Founder, Media.Monks

Data feeding measurement models

Como uma das principais consultorias de transformação de marketing na vanguarda da análise de marketing, demos uma olhada profunda na mais recente oferta do Google: Meridian, sua nova ferramenta Market Mix Modeling (MMM).

O Meridian do Google foi desenvolvido sobre a base dos materiais RBA/LMMM lançados anteriormente. Os desenvolvimentos incluem experimentos geográficos para serem incorporados à modelagem, além de detalhes sobre o alcance do YouTube. A ênfase na triangulação por meio de testes A/B para aprimorar a precisão do MMM é uma estratégia que nós mesmos conhecemos bem e oferece uma boa base para começar. No entanto, é fundamental observar que, embora o Meridian ofereça um passo à frente na medição, ele continua sendo apenas uma ferramenta - uma ferramenta sofisticada que requer mãos experientes para ser manuseada com eficácia.

Em nossa agência, temos orgulho de nossa plataforma interna robusta, que é líder do setor em termos de velocidade e funcionalidade. O Meridian oferece um avanço para as marcas que estão apenas começando sua jornada no MMM, ajudando-as a se afastar do último clique para quantificar melhor os aumentos de mídia.

Pensamentos do monge No final das contas, um modelo é tão bom quanto o seu modelador: você pode ter o melhor modelo do mundo, mas se ele não for alimentado com dados precisos e de alta qualidade ou se não for entregue claramente às principais partes interessadas, ele não será confiável (e, portanto, adotado) em uma organização.
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Do ponto de vista de um modelador experiente, esses são alguns dos principais pontos a serem considerados com o Meridian:

  • A metodologia por trás do Meridian é sólida e faz sentido em relação à ênfase na triangulação, o que aumenta a precisão dos resultados.
  • Entretanto, econometristas experientes serão essenciais para operar o Meridian de forma eficaz internamente. As marcas devem garantir que suas equipes possuam o conhecimento necessário para obter os dados corretos, criar modelos que reflitam o mundo real e traduzir as percepções dos dados em ROIs e curvas de resposta acionáveis, ou correm o risco de tomar decisões equivocadas com base nos resultados.
  • Como em todas as iniciativas de MMM, a qualidade dos dados continua sendo um fator essencial para saber se você está agregando valor ou tomando decisões precisas. Ter dados precisos e completos sobre todos os impulsionadores de vendas (mídia, preço, promoções, sazonalidade, clima etc.) é fundamental para um MMM, e uma base de dadossólida também oferece uma vantagem significativa, quer as marcas estejam utilizando a Meridian ou qualquer outra tecnologia.
  • A comunicação eficaz dentro das organizações é fundamental para impulsionar a tração e a implementação das estratégias de MMM, e explicar os modelos de forma clara e eficaz é fundamental para o sucesso de qualquer MMM
  • O lançamento do Meridian representa uma mudança dos modelos de atribuição desatualizados para uma abordagem mais precisa e incremental de avaliação de mídia. Mesmo que não seja a ferramenta mais adequada para todas as marcas, é mais um passo no amadurecimento do setor, especialmente na esteira da depreciação dos cookies e das mudanças na legislação de privacidade.
  • Clientes menores com estruturas de dados mais simples, como clientes de comércio eletrônico que gastam menos de US$ 2 milhões em mídia digital, se beneficiarão dessa ferramenta como um ponto de entrada para o mundo do MMM.
  • Alguns clientes podem questionar a execução da medição de mídia em uma plataforma de um proprietário de mídia

Concluindo, o Meridian do Google oferece um ponto de partida sólido para marcas menos complexas que desejam aprimorar seus recursos de medição por meio de uma estrutura. Aumentar o uso do MMM só pode ser bom para o setor como uma ferramenta confiável para medir e otimizar a mídia. Dito isso, ainda é preciso trabalhar duro para atrair talentos econométricos para o mundo do marketing a fim de manter a precisão do modelo e aumentar a adoção dessas metodologias. No final das contas, um modelo é tão bom quanto o seu modelador: você pode ter o melhor modelo do mundo, mas se ele não for alimentado com dados precisos e de alta qualidade ou se não for entregue claramente às principais partes interessadas, ele não será confiável (e, portanto, não será adotado) em uma organização.

Um bom passo à frente, mas ainda há muito a ser feito na área de talentos. Consulte nossa postagem sobre aprendizados sobre o que estamos fazendo para resolver esse problema.

Para obter mais informações sobre como podemos ajudá-lo com a medição da eficácia do marketing ou com a modelagem do mix de mercado, visite nossa página Medição ou entre em contato conosco.

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