Сколько себя помню, каждый раз когда я пересекался с маркетологами дольше получаса, постоянно поднималась проблема аллокации маркетингового бюджета и вопрос про инкремент.

Например, почти два года назад во время ужина, тогдашний и нынешний маркетинговый директор Е-Аптеки, Наталья, задавала мне этот вопрос, надеясь что я смогу ей как то помочь. Я ей что-то напредлагал через causal impact, но особо мы ничего не сделали. Проблема аллокации настолько классическая, что есть даже избитая цитата: Half the money I spend on advertising is wasted; the trouble is I don’t know which half.
К слову, раньше ужины с Натальей мне нравились гораздо больше, ведь она была директором по маркетингу Тануки с 50% скидочной картой

Как альтернатива решения этой задачи в моей голове всегда лежала статья 2019 от чуваков из Alibaba - A Unified Framework for Marketing Budget Allocation

Недавно я наткнулся на гораздо более многообещающую и в тоже время простую штуку, которая называется MMM Robyn, выпущенная компанией Meta (aka Facebook)
https://facebookexperimental.github.io/Robyn/
К сожалению МММ означает всего лишь Marketing Mix Modeling

Попробуем разобраться что же под капотом из зачем нужен Robyn
Если взять максимальный уровень абстракции сверху - загоняем в модель данные на какой канал сколько денег потратили, сколько с него пришло пользователей и сопутствующую информацию, умная машина говорит нам что делать

Попробуем пойти чуть глубже и начнем с данных
Зависимая переменная - метрика которая нас интересует, KPI - например продажи или GMV
Независимые переменные - признаки, которые влияют на зависимую переменную: медиа маркетинг, Non-media marketing(промо, скидки), сезонность (выходные, праздники, погода и тп.), макроэкономические факторы и многое многое другое

Подробнее о данных
Медиа активность:
Цифровые каналы - идеально количество impressions, не клики, так как показы имеют накопительный эффект и тоже могут привести к конверсиям без клика
Для Радио и ТВ Gross Rating Points (GRPs) или Target Audience Rating Points (TARPs).
Для печати - количество подписчиков/проданных единиц
Учитывать ли органику? Обычно советует включать только платный трафик, теоретически можно включить и органику

Non-media marketing:
Бинарный флаг, означающий наличие или отсутствие определенного типа промо - стоит подумать над регулярностью и какие промо заслуживают своего собственного флага
Временной ряд стоимости товаров/услуг

Сезонность и праздники:
Robyn предлагает использовать для выделения этих компонент встроенный prophet
Либо считать самостоятельно и указывать дополнительными бинарными флагами различные праздники, также можно использовать температуру для явного разделения сезонов (лето/зима)

Макроэкономика:
ВВП, безработица, инфляция, в наших реалиях, наверняка курс валюты

#ArticleReview Robyn 1/8