Google Meridian: що це і чим може бути корисним українському бізнесу

Маркетинг Мікс Моделювання (МММ)  — це статистичний метод оцінки впливу різних факторів, таких як ціна, витрати на ТВ рекламу чи співпрацю з блогерами на основні бізнес-показники. Йдеться про продажі, частку ринку або відвідуваність сайту. Іншими словами, це створення математичної формули, що описує зв’язок між інвестиціями в маркетинг та результатами бізнесу. 

Основна цінність підходу — можливість чітко оцінити, скільки продажів або інших дій споживачів приніс кожен контакт з рекламою чи вкладена гривня. Тобто, на основі даних можна визначити, що, наприклад, інвестиція Х гривень в телерекламу в листопаді 2024 року принесла Y гривень додаткових продажів. 

А отже, завдяки цьому підходу можна: 

• Порахувати окупність маркетингових інвестицій; 
• Зрозуміти, які з них працюють ефективно і мають залишатись в маркетинговому спліті, а які ні; 
• Перевести планування маркетингових бюджетів на бізнес-орієнтований підхід. Зазвичай рішення про те, скільки та в які рекламні інструменти інвестувати ухвалюється на основі їх вартості та потенційного охоплення аудиторії. МММ дає змогу врахувати фактичну ефективність для цілей бізнесу, виміряну в грошах; 
• Оптимізувати маркетинговий бюджет, спліт інструментів та/або періоди активності.  

Бенчмарк (середній показник) зростання віддачі від маркетингових інвестицій при використанні МММ, опублікований Deloitte складає 6%. А за нашим досвідом на українському ринку, така оптимізація може давати навіть до 20% зростання продажів.

Google є, перш за все, онлайн гравцем. Тому випуск рішення для Маркетинг-мікс Моделювання може здатися нелогічним. 

Однак, варто врахувати, що маркетинговий контекст активно змінюється останні роки під впливом таких чинників: 

• Мультиканальність. Ми можемо отримати інформацію про бренд онлайн, з реклами на телебаченні, радіо, від блогерів, в точці продажу або з смс повідомлення. 90% споживачів очікують від брендів омніканальний досвід, маючи можливість зробити покупку у дуже різні способи. Шлях споживача стає все більш нелінійним. А отже, визначення, що саме спрацювало на рішення про покупку, стає все більш складним; 
• Захист конфіденційності даних (GDPR, General Data Protection Regulation), що обмежує можливість використання персональних даних. Google поки що не обмежує використання кукі третіх сторін в Google Chrome. Проте, наявні політики роботи з персональними даними впливають на моделі атрибуції, що закладені в Google Analytics 4; 
• Розвиток машинного навчання та штучного інтелекту. Він забезпечив розвиток інструментів для МММ. Google насправді не перший глобальний диджитал гравець, що розробив рішення для Маркетинг-мікс моделювання. META випустив свій МММ-фреймворк Robyn ще у 2020. Це значно полегшило та пришвидшило процес побудови МММ і відкрило доступ до нього ширшій аудиторії; 
• Актуалізація питання ефективності маркетингових інвестицій. Останні кілька років багато говорять про можливе сповільнення економічного зростання і кризу. В Україні це питання важливіше, тому кожна гривня повинна працювати на максимум. 

Як результат цих глобальних змін, ми спостерігаємо зростання зацікавленості у МММ. Одним з показників є триразове зростання кількості пошукових запитів в Google на цю тему за останні 3 роки.

Meridian — це готовий код для побудови МММ, написаний мовою програмування Python і доступний будь-кому на платформі GitHub. 

• Обрана мова програмування наразі максимально поширена. Отже, знайти спеціаліста, який би зрозумів сам код буде досить легко; 
• Розробники додали детальні покрокові інструкції та шаблони для даних, в яких ви можете самостійно розібратися, як завантажити дані та запустити модель на прорахунок. Це дає змогу зробити технічну частину, навіть без попереднього досвіду в моделюванні. А максимальну вигоду від використання підходу ви зможете отримати за наявності відповідної експертизи саме в МММ.  

Meridian додатково використовує частоту та охоплення як показники для медіа. Інші поширені інструменти для МММ їх не використовують. Такий підхід буде більш зрозумілим маркетологам. Адже саме з ними частіше працюють при медіаплануванні. Крім того, ви можете інтегрувати дані з ваших рекламних кабінетів та тренди з Google пошуку напряму, забезпечивши безшовність передачі даних.  

Перевагою є також обрана методологія (Байєсівська регресія), яка дозволяє вводити обмеження для розрахунку і задавати логіку побудови моделі. Проте це потребує глибшого розуміння методології та досвіду в МММ.

Розроблена Google методологія і підхід до побудови моделі має й певні обмеження: 

1. Результати моделювання сфокусовані на медіа ефективності. Хоча модель враховує сезонність, ціну та дистрибуцію, детальні результати будуть лише по медіа інструментах. Підхід оцінює перш за все вплив на бізнес показник від рекламних контактів та інвестицій; 
2. Ефективність медіа оцінюється за весь період побудованої моделі. Тобто, ви не зможете подивитись на динаміку ROI по рокам; 
3. Якщо в одне медіа ви інвестували невелику частку бюджету (наприклад, 5% на блогерів), а в інше — більшу частину (припустимо, 90% на телерекламу), Meridian, швидше за все, не зможе точно оцінити їх ефективність. Google рекомендує використовувати Meridian для більш-менш рівномірних медійних сплітів та додатково проводити кластеризацію для досягнення такого розподілу. 

Завдяки широкій доступності коду, вже зараз багато спеціалістів можуть вносити рекомендації та пропонувати рішення для доопрацювання. У майбутньому Google розглядає перспективу додати Meridian як окремий блок в рамках Google Analytics.

Основою для побудови Маркетинг-мікс моделі є наявність: 

• Даних. Мається на увазі значення бізнес-показника (наприклад, продажів) щонайменше за останні 2-3 роки. Також критично важливими є детальні дані по маркетинговим інвестиціям. Якщо ви їх ще не збираєте, то саме час почати це робити. Адже компанії, які ефективно використовують бізнес-статистику, на 21% прибутковіші за своїх конкурентів; 
• Технології. І це саме те, що безоплатно надав бізнесам Google, випустивши Meridian; 
• Спеціалістів. Google надає дуже детальні інструкції і, наприклад, такі бренди як Reserved вже використовують Meridian для побудови МММ in-house командою. Проте, щоб отримати реальні переваги від моделювання, потрібна співпраця спеціалістів зі статистичного моделювання, медіа та бізнес-логіки. Збирати таку команду in-house чи залучити сторонніх спеціалістів — рішення, яке кожен бізнес має прийняти самостійно, врахувавши всі фактори; 
• І найважливіше — підтримки стейкхолдерів. Незалежно від того, який саме інструмент ви застосуєте для МММ, важливо розуміти навіщо ви це робите і як потім будете використовувати отримані результати. Щоб досягти реального впливу на бізнес,  отримані результати потрібно втілювати в маркетингову стратегію та регулярно оновлювати модель, щоб рішення залишались актуальними.  

Запуск Meridian від Google надав бізнесу та спеціалістам з моделювання доступний інструментарій для МММ. Це актуалізувало важливість data-driven підходу в умовах зростання уваги до ефективності маркетингових інвестицій. Тому українським компаніям, особливо тим, хто вже системно збирає дані, варто звернути увагу на цей інструмент.