Open Source Meridian

Créez, exécutez et analysez des modèles de mix marketing (MMM) grâce aux fonctionnalités avancées de modélisation bayésienne et d'inférence causale de Meridian.

Actualités à ne pas manquer

Depuis le 3 septembre, Meridian (v2.0) est disponible avec des mises à jour importantes de la bibliothèque :

  • Ancrez facilement vos modèles dans des preuves concrètes grâce à des tests géographiques natifs (Meridian GeoX) et à une calibration automatisée pour intégrer directement les résultats de lift causal dans votre MMM. De plus, nous avons étendu les diagnostics d'état du modèle pour vous aider à analyser l'effet de la calibration et à identifier les canaux recommandés pour les tests d'impact. Pour en savoir plus, regardez cette démo.
  • Captez tout l'impact du brand building grâce à notre framework MMM full-funnel. Mesurez les effets indirects sur les ventes des investissements axés sur le haut de l'entonnoir en intégrant des signaux de capital marque, comme le bGQV (volume de requêtes Google de marque), directement dans vos modèles. Pour en savoir plus, consultez le notebook Colab.
  • Accélérez la modélisation et bénéficiez de conseils d'experts grâce à notre dépôt de compétences d'agent. Ce kit d'outils basé sur le MCP vous permet d'utiliser des agents IA pour automatiser les tâches manuelles, résoudre les erreurs et obtenir des conseils par étapes directement dans votre terminal. Profitez de l'expertise Meridian intégrée pour créer des modèles de meilleure qualité plus rapidement.
  • Générez des insights plus rapidement grâce au nouveau backend JAX et au moteur d'optimisation amélioré de Meridian. Meridian est désormais deux fois plus rapide et quatre fois plus efficace, vous permettant de générer des planificateurs de scénarios personnalisés en quelques minutes. Donnez à vos équipes marketing tout ce dont elles ont besoin pour prendre de meilleures décisions commerciales.

Explorer la bibliothèque Open Source Meridian

Présentation de Meridian, glossaire et questions fréquentes
Instructions détaillées pour installer et utiliser la bibliothèque Meridian.
Obtenez des conseils à chaque étape de votre parcours Meridian :
Découvrez des exemples complets et des cas d'utilisation dans des notebooks Colab interactifs.
Documentation détaillée de toutes les classes et fonctions de la bibliothèque Meridian.
Tenez-vous informé des dernières versions, des nouvelles fonctionnalités et des corrections de bugs de la bibliothèque Meridian.

Série de vidéos éducatives

  • Présentation de Meridian
  • Démonstration de Meridian
  • Modélisation au niveau géographique ou national
  • Présentation des a priori
  • Types d'a priori de traitement
  • Calibrer les a priori de traitement
  • Nœuds dans Meridian
  • Résultat incrémental, ROI, ROIm, courbes de réponse
  • Contrôles, médiateurs et traitements dans Meridian
  • Adstock et Hill

Parcours de formation recommandés

Meridian est conçu pour les équipes de mesure pluridisciplinaires. En fonction de votre rôle, nous vous recommandons les parcours suivants :
Commencez par la prémodélisation pour collecter et organiser vos données. Ensuite, explorez les guides de post-modélisation pour interpréter les visualisations, évaluer le ROI et optimiser le budget.
Guide de prémodélisation
Consultez Modélisation appliquée pour configurer le modèle bayésien et personnaliser les a priori. Explorez la théorie de la modélisation bayésienne et de l'inférence causale pour comprendre les bases mathématiques et théoriques.
Modélisation appliquée