Как построить систему оценки маркетинга через маркетинговое моделирование (MMM)

Как построить систему оценки маркетинга через маркетинговое моделирование (MMM)

В эпоху конфиденциальности данных и отказа от сторонних файлов cookie, модель «последнего клика» окончательно потеряла точность. Маркетинговое моделирование (Marketing Mix Modeling, МММ) стало стандартом для оценки влияния каналов на выручку. Вот как внедрить этот подход в EdTech-проекте без найма целой команды аналитиков.

Шаг 1. Подготовка данных. Соберите исторические показатели за последние 18–24 месяца. Вам нужны не только расходы на рекламу, но и внешние факторы: сезонность, изменения цен на курсы, праздники и активность конкурентов. Данные должны быть очищены от аномалий — например, резких скачков из-за технических сбоев на платформе.

Шаг 2. Выбор целевой переменной. В моделировании фокус смещается с кликов на выручку (Revenue). Если ваш цикл сделки долгий, используйте данные по оплатам, а не по регистрации. Это синхронизирует маркетинг с RevOps (системой совместного управления доходами).

Шаг 3. Использование Open Source библиотек. Сейчас не обязательно писать код с нуля. Используйте готовые инструменты (например, Robyn от Meta или LightweightMMM от Google). Они позволяют оценить «инкрементальность» — то есть реальный прирост продаж, который обеспечил конкретный канал, исключая тех пользователей, которые купили бы обучение и без рекламы.

Шаг 4. Оценка медиа-давления. Внесите данные по накопленному эффекту (Adstock). В образовании рекламный креатив работает не моментально: пользователь может увидеть ролик сегодня, а купить курс через три недели. Модель должна учитывать этот «хвост» эффективности.

Шаг 5. Принятие решений. На выходе вы получите кривые отклика для каждого канала. Они покажут точку насыщения, после которой увеличение бюджета не приносит роста продаж. Перераспределите бюджеты из каналов с падающей эффективностью в те, где есть запас для масштабирования.

*Результат:* вместо слепой веры в отчеты рекламных кабинетов вы получаете математически обоснованную стратегию, которая учитывает реальный вклад каждого рубля в долгосрочную прибыль компании. Начните с построения базовой модели на данных одного продукта, чтобы протестировать точность прогноза на следующем месяце.

— @EdTechCasesRu

Глубже разбирают этот метод в @PodcastForBrands