MMM ломается не на модели, а на плохих данных: 6 проверок до запуска

MMM ломается не на модели, а на плохих данных: 6 проверок до запуска

MMM измеряет вклад каналов в продажи, когда у вас есть история по времени: продажи, расходы, цены, промо, сезонность, иногда трафик и OOH. Задача модели — отделить базовый спрос от эффекта маркетинга, а не «доказать» эффективность любимого канала.

Перед запуском проверьте 6 вещей: — одинаковую гранулярность всех рядов; — достаточно длинную историю с несколькими циклами сезонности; — отсутствие дыр и смены методики в данных; — коллинеарность каналов; — наличие контрольных факторов: цена, промо, праздники; — разумную задержку эффекта, а не мгновенную магию.

Самая частая ошибка — строить MMM на коротком периоде и ждать точности до канала. Если spend везде растёт одновременно, модель не знает, кому отдать кредит. Если промо и бренд-медиа идут вместе, без отдельной вариации вы получите красивую, но бесполезную атрибуцию.

Хорошая MMM отвечает на три вопроса: какой канал даёт инкремент, где у него насыщение и что будет при перераспределении бюджета. Плохая MMM даёт один номер ROAS и прячет допущения в тени.

Если в данных мало вариации, сначала чините измерение, потом строите модель: без этого MMM превращается не в математику бренда, а в дорогую интерпретацию шума.