Почему MMM не должен жить отдельно от инкрементальности

Почему MMM не должен жить отдельно от инкрементальности

Я часто вижу одну и ту же ошибку: MMM в компании строят как «верхнеуровневую правду», а инкрементальность — как разовый эксперимент для споров с подрядчиками. В итоге оба инструмента есть, но управляют разными реальностями.

Моя позиция простая: **MMM без инкрементальности быстро превращается в красивую, но слабую управленческую модель**. Он хорошо отвечает на вопрос, как распределялись продажи по каналам в историческом разрезе. Но он не всегда честно показывает, что именно дало дополнительный прирост, а что просто забрало уже существующий спрос. Особенно это заметно в брендах с сильным верхом воронки, сезонностью и длинным циклом сделки.

Из практики: когда мы сравнивали медиамикс модели с результатами lift-экспериментов по нескольким каналам, расхождение по marginal ROI на отдельных активациях доходило до 20–35%. Не потому что MMM «плохой», а потому что он отвечает на другой вопрос. Если его не калибровать экспериментами, бюджет начинает уезжать в каналы, которые хорошо выглядят в ретроспективе, но слабее работают на прирост.

Я для себя делю задачу так:
— MMM нужен, чтобы видеть систему целиком и принимать решения на уровне портфеля.
— Инкрементальность нужна, чтобы проверять, что из этой системы реально добавляет продажи.
— Атрибуция нужна не для истины, а для операционного управления внутри короткого окна.

Именно связка трёх слоёв даёт нормальную картину. Без неё performance-команда либо оптимизирует клики, либо верит в модель, которую давно не проверяли рынком. А это уже не аналитика, а самоуспокоение.

— @AttributionRoom

@PerfNewsDigest разбирают это с практической стороны