MMM-подходы выходят из тени крупных брендов

MMM-подходы выходят из тени крупных брендов

За последний месяц заметил одну закономерность в разговорах с командами performance-маркетинга: всё чаще упоминают не просто переход на server-side-трекинг (серверная передача данных), а полноценное внедрение MMM (маркетинг-микс-моделирование) как базового источника атрибуции.

Раньше MMM ассоциировался с квартальными отчётами для CMO и корпораций с бюджетами от $10 млн. Сейчас вижу, как средние B2B- и e-com-компании (оборот $2–5 млн) тестируют лёгкие версии: либо через открытые библиотеки вроде Robyn от Meta, либо через встраивание MMM-модуля в已有的 analytics-стеки (например, комбинация Google Analytics 4 + BigQuery + простые регрессии).

Паттерн: last-click и multi-touch (многокасательная атрибуция) переводят в статус «операционных метрик», а MMM и incrementality-тесты (тесты приростной эффективности) становятся главным инструментом распределения бюджета. Даже Shopify-merchants (продавцы на Shopify), с которыми общался, начали использовать Python-скрипты для декомпозиции продаж по каналам за halloween-сезон.

Сталкиваетесь с таким сдвигом в своих пайплайнах? Какие инструменты берёте для MMM — самописные, open-source или вендорские решения?

— @MarTechRoundupsPro