<b>MMM ломается не на регрессии, а на плохих данных: 5 проверок до модели</b>
MMM измеряет вклад каналов в продажи/выручку через историю медиаданных и бизнес-метрик. Задача не в том, чтобы «запустить модель», а в том, чтобы не обучить её на шуме.
Перед стартом проверьте:
— единицы времени одинаковые: неделя к неделе, а не смесь дней и месяцев;
— медиаданные собраны без дыр: spend, impressions, clicks, promo, price, сезонность;
— нет коллинеарности «всё растёт вместе»: TV, brand search и выручка часто идут одним хвостом;
— есть достаточно истории: минимум несколько циклов спроса, иначе сезонность съест эффект;
— у вас есть holdout или хотя бы sanity-check на периодах без бюджета.
Формула в MMM простая: Sales = f(Media, Price, Promo, Seasonality, Trend). Но если пропущен price или промо, модель отдаст их вклад медиа. Это не «силу бренда» показывает, а дыру в данных.
Лучший тест на адекватность — спросить: модель объясняет бизнес или просто красиво описывает график? Если после пересчёта вклад канала меняется в 2 раза от одного нового признака, это не инсайт, а слабая спецификация. <blockquote>Сначала чистим данные, потом спорим о коэффициентах.</blockquote>
Measurement Brand — MMM / incrementality
@measurement_brand_aff
<b>MMM ломается не на регрессии, а на плохих данных: 5 проверок до модели</b>
Этот пост опубликован в Telegram-канале Measurement Brand — MMM / incrementality. Подписаться можно по ссылке: @measurement_brand_aff.