Introducción a Meridian GeoX
Meridian GeoX es una solución de código abierto diseñada para establecer un estándar de Google para la experimentación basada en ubicaciones geográficas. Proporciona un marco de trabajo para que los anunciantes y las agencias midan con rigurosidad la incrementalidad de sus iniciativas de marketing a través de pruebas basadas en la ubicación geográfica.
Beneficios principales de Meridian GeoX
La metodología renovada de Meridian GeoX ofrece pruebas de incrementalidad confiables que son rentables y ahorran tiempo. Estos son algunos de los beneficios de usar Meridian GeoX:
Solución integral optimizada: Funciona como una biblioteca única para todas las metodologías actuales y futuras, lo que abarca tanto el diseño del estudio como el análisis de incrementalidad. También permite comparar los diseños de estudio en diferentes metodologías.
Experimentos personalizados: Ofrece compatibilidad con muchos tipos de diseños de experimentos para satisfacer tus necesidades, incluidos los de aislamiento, supresión y aumento.
Capacidad de varias celdas: Permite la ejecución de varias celdas, lo que ahorra costos y tiempo, ya que compara varios grupos de tratamiento con un grupo de control común.
Diseño flexible: Ofrece una API flexible para adaptarse a las restricciones operativas o geográficas y estadísticas en el diseño del estudio, como forzar la exclusión de ciertas ubicaciones geográficas de las pruebas para evitar grandes interrupciones en los medios.
Integración con el MMM de Meridian: Se integra sin problemas con el modelo de Marketing Mix Modeling (MMM) de Meridian, ya que sugiere nuevos experimentos de GeoX para tu modelo de Meridian en función de los resultados del MMM. Estos experimentos ayudan a calibrar tu modelo con la biblioteca de código abierto de GeoX para probar y comparar datos del mundo real en diferentes metodologías y proporcionar distribuciones a priori basadas en la incrementalidad.
Descripción general del recorrido
Meridian GeoX te permite alcanzar objetivos de marketing específicos a través de un proceso fluido y mediado. El recorrido del usuario para un anunciante suele seguir estos pasos principales:
Experimento sugerido por el MMM (opcional): Si eres usuario del MMM de Meridian, el resultado del modelo de MMM podría sugerir que ejecutes un experimento para calibrar mejor tu modelo de Meridian. Considera usar esta información para configurar tu experimento de GeoX.
Recopilación y preparación de datos: Antes de diseñar un experimento basado en ubicaciones geográficas, deberás preparar un conjunto de datos previos a la prueba. Todos los experimentos requieren recopilar datos históricos de series temporales diarias del KPI a nivel geográfico. En el caso de los diseños que modifican los presupuestos de las campañas existentes (como los de aumento de la inversión o de supresión de la campaña), también debes recopilar datos históricos de la inversión diaria a nivel geográfico. La incorporación de estos datos permite que Meridian GeoX estime el presupuesto necesario para el experimento, lo que ayuda a optimizar la planificación y la alineación del presupuesto.
Diseño del estudio: En esta etapa, se selecciona un tipo de experimento y se usan los algoritmos de diseño de Google para generar una lista de diseños viables clasificados según tus objetivos de marketing específicos. Finaliza un diseño óptimo según tus necesidades de marketing y continúa con la implementación del experimento.
Implementación: Aquí, tu experimento se prueba en la plataforma a través de Google o de otros canales de medios. Por lo general, esto implica configurar la segmentación geográfica en las campañas designadas, habilitar una intervención de marketing y modificar el presupuesto de la campaña según corresponda.
Recopilación de datos de resultados: Después del período de prueba, se recopilan los datos de series temporales diarias de los KPI a nivel geográfico durante el experimento. Se requieren todas las conversiones y la inversión de las campañas probadas para cada ubicación geográfica. Después de que finaliza el experimento, puede haber un período de inactividad opcional.
Inferencia y análisis: Analiza los resultados con el modelado contrafáctico (como la regresión basada en el tiempo) y métodos de inferencia sólidos para evaluar la importancia estadística del efecto incremental.
Calibración del MMM (opcional): Si los datos del experimento pasan las verificaciones de calidad, los usuarios del MMM de Meridian pueden usar los hallazgos de incrementalidad para calibrar su modelo de MMM.