Einführung in Meridian GeoX
Meridian GeoX ist eine Open-Source-Lösung, mit der wir einen Google-Standard für Geo-Tests etablieren möchten. Die Lösung bietet Werbetreibenden und Agenturen ein Framework, mit dem sie die Inkrementalität ihrer Marketingaktivitäten durch geografische Tests exakt messen können.
Wesentliche Vorteile von Meridian GeoX
Die überarbeitete Methodik in Meridian GeoX ermöglicht zuverlässige Inkrementalitätstests, die sowohl kostengünstig als auch zeitsparend sind. Vorteile von Meridian GeoX sind unter anderem:
Optimierte Komplettlösung: Stellt eine einzige Bibliothek mit allen aktuellen und zukünftigen Methoden bereit, die sowohl das Studiendesign als auch die Inkrementalitätsanalyse abdeckt. Außerdem können Studiendesigns methodenübergreifend verglichen werden.
Maßgeschneiderte Tests: Unterstützt zahlreiche verschiedene Testdesigns wie etwa Holdback, Go-dark sowie Heavy-up und kann so auf Ihre Anforderungen zugeschnitten werden.
Mehrzellendesigns: Ermöglicht die Ausführung von Mehrzellentests, wodurch sowohl Kosten als auch Zeit gespart werden. Sie können mehrere Testarme mit einer gemeinsamen Kontrollgruppe vergleichen.
Flexibles Design: Bietet eine flexible API, um operative, geografische und statistische Einschränkungen im Studiendesign zu berücksichtigen, zum Beispiel über den Ausschluss bestimmter geografischer Einheiten von den Tests zur Vermeidung größerer Media-Beeinträchtigungen.
Einbindung in das Meridian-MMM: Ermöglicht eine nahtlose Integration in das Marketing-Mix-Modell (MMM) von Meridian. Basierend auf den MMM-Ergebnissen werden neue GeoX-Tests für Ihr Meridian-Modell vorgeschlagen. Diese Tests helfen bei der Kalibrierung Ihres Modells. Dabei wird die Open-Source-Bibliothek von GeoX verwendet, um reale Daten mit verschiedenen Methoden zu testen und zu vergleichen und so inkrementalitätsbasierte Prior-Verteilungen zu erhalten.
Prozessüberblick
Mit Meridian GeoX können Sie selbstgesteckte Marketingziele durch einen nahtlosen und geführten Prozess erreichen. Konkret besteht der Prozess für Werbetreibende im Wesentlichen aus den folgenden Schritten:
(Optional) Vom MMM vorgeschlagener Test: Wenn Sie das Meridian-MMM verwenden, kann die MMM-Ausgabe einen Test vorschlagen, um Ihr Meridian-Modell besser zu kalibrieren. Sie können diese Informationen für das Setup Ihres GeoX-Tests nutzen.
Datenerhebung und Datenvorbereitung: Bevor Sie einen Geo-Test planen, müssen Sie ein Dataset für den Vortest vorbereiten. Für alle Tests sind auf geografischer Ebene erhobene, tagesbasierte Zeitreihenverlaufsdaten zu KPIs erforderlich. Bei Designs, die bestehende Kampagnenbudgets ändern (etwa Heavy-up oder Go-dark), müssen Sie auch auf geografischer Ebene erhobene, tagesbasierte Ausgabenverlaufsdaten erfassen. Durch die Einbeziehung dieser Daten kann Meridian GeoX das für den Test erforderliche Budget schätzen. Das erleichtert die Budgetplanung und -abstimmung.
Studiendesign: In dieser Phase wählen Sie einen Testtyp aus und verwenden die Designalgorithmen von Google, um basierend auf Ihren spezifischen Marketingzielen eine gerankte Liste mit geeigneten Designs zu generieren. Sie wählen das optimale Design basierend auf Ihren Marketinganforderungen aus und fahren mit der Implementierung des Tests fort.
Implementierung: In dieser Phase wird Ihr Test auf der Plattform über Google oder andere Media-Kanäle durchgeführt. Dazu müssen Sie in der Regel Geo-Targeting in den entsprechenden Kampagnen einrichten, indem Sie eine Marketingmaßnahme aktivieren und Ihr Kampagnenbudget entsprechend anpassen.
Erfassung der Ergebnisdaten: Nach dem Testzeitraum werden die auf geografischer Ebene erhobenen, tagesbasierten KPI-Zeitreihendaten aggregiert, die während der Dauer des Tests erfasst wurden. Für jede geografische Einheit sind alle Conversions und Ausgaben für die jeweils getesteten Kampagnen erforderlich. Nach dem Ende des Tests kann eine optionale Cool-down-Phase eingeplant werden.
Analyse und Inferenz: Sie analysieren die Ergebnisse mithilfe von kontrafaktischer Modellierung (etwa zeitbasierter Regression) und robusten Inferenzmethoden, um die statistische Signifikanz des inkrementellen Effekts zu bewerten.
(Optional) MMM-Kalibrierung: Wenn die Daten aus dem Test die Qualitätsprüfungen bestehen, können Nutzerinnen und Nutzer der Meridian-MMM die Ergebnisse zur Inkrementalität verwenden, um ihr MMM-Modell zu kalibrieren.