Marketing Mix Modelling

Определите, какие каналы действительно приносят прибыль, а какие — съедают бюджет.

Рассчитать потенциал оптимизации бюджета
GA4 показывает, что происходит. MMM показывает, почему. Это разница между тактическими правками и стратегическими решениями на миллионы.
Александр Конивненко
Head of Digital Data Department (D³)

Знакомо?

«GA4 показывает ROAS = 5, а финансовый отдел говорит, что прибыль не растет»
«Мы тратим $50 K+ в месяц на рекламу, но не знаем, где начинается слив бюджета»
«Запустили ТВ-рекламу. Органический трафик вырос. Но доказать связь невозможно»
«Классическая атрибуция сломалась после iOS 14. Цифры из Meta и Google — это фикция»
«Каждый квартал мы делим бюджет между каналами на основе интуиции, а не данных»
«Мы достигли потолка масштабирования — увеличиваем бюджет, а продажи не растут»

Если хотя бы одна цитата о вас — значит классическая аналитика уже не дает ответов. Нужен другой уровень — Marketing Mix Modelling

Marketing Mix Modelling (MMM) — эконометрическая модель, которая измеряет чистый инкрементальный вклад каждого маркетингового канала в ваши продажи. Работает с агрегированными данными, не зависит от cookies и учитывает факторы, которые классическая аналитика не видит: ТВ, OOH, сезонность, цены, конкурентов.

Инкрементальный эффект

Покажем, сколько продаж принес именно маркетинг, а не сезонный рост или изменение цены

Privacy-first

Модель работает с агрегированными данными. Никаких cookies, никакой зависимости от iOS или браузерных ограничений

Все каналы в одной модели

Online + Offline + немаркетинговые факторы — единая картина влияния на ваш P&L

На какие вопросы ответит Marketing Mix Modelling

Какова реальная окупаемость каждого канала?

Узнайте истинный ROAS/ROMI, очищенный от влияния сезонности, цен и органического спроса. Не то, что показывает рекламный кабинет, а то, что происходит в вашем P&L.

Где проходит граница эффективного масштабирования?

Определим точку насыщения для каждого канала — бюджет, после которого каждая следующая гривна приносит меньше. Перестаньте переплачивать за перегретые аукционы.

Как оптимально распределить медиабюджет?

Вместо интуитивного распределения — математически обоснованный медиасплит, который максимизирует прибыль, а не клики.

Каков инкрементальный вклад каждого канала?

Увидите, сколько продаж реально принес каждый канал, а что произошло бы и без рекламы. Четкое разграничение базовых и инкрементальных продаж.

Как внешние факторы влияют на результат?

Поймете, как цены, активность конкурентов, сезонность и макроэкономические факторы коррелируют с вашими продажами.

Что будет, если мы изменим стратегию?

What-if симуляции: перераспределите бюджет в интерактивном дашборде и увидите прогнозируемое влияние на KPI — до того, как потратите реальные деньги.

Хотите знать, какие рекламные каналы действительно приносят прибыль, а какие — съедают бюджет?

Получите прозрачную оценку инкрементального вклада каждого источника с помощью MMM

Когда вашему бизнесу не обойтись без Marketing Mix Modelling

Сценарий 1. Планируете бюджет на квартал/год или меняете медиасплит

Запускаете ТВ, OOH или Brand-кампании. Нужно понять, как эти инвестиции влияют на продажи.
Что мы делаем: строим кривые отклика и маржинальный ROI для каждого канала. Генерируем what-if сценарии в дашборде.
Результат: четкое понимание зон эффективности каналов и влияния изменения бюджета на KPI.

Сценарий 2. Маркетинг не может доказать свою ценность для бизнеса

Совет директоров или финансовый директор спрашивает: «Сколько реально зарабатывает маркетинг?». У вас нет ответа, потому что digital-отчеты показывают клики, а не прибыль.
Что мы делаем: строим кривые отклика и маржинальный ROI для каждого канала. Генерируем what-if сценарии в дашборде.
Результат: четкое понимание зон эффективности каналов и влияния изменения бюджета на KPI.

Сценарий 3. CAC растет, а атрибуция лжет

Ваш CAC ползет вверх, но last-click атрибуция не объясняет почему. iOS 14.5 и ограничения cookies сделали digital-атрибуцию ненадежной.
Что мы делаем: строим эконометрическую модель, которая измеряет чистый инкрементальный вклад каждого канала — без зависимости от cookies или pixel-трекинга.
Результат: прозрачные рекомендации по перераспределению бюджета для снижения CAC и повышения ROMI.

Сценарий 4. Готовитесь к пикам (Black Friday, сезонные распродажи)

Нужно максимизировать отдачу от ограниченного бюджета в период перегретых аукционов.
Что мы делаем: моделируем сезонные колебания и лаги (время от контакта до покупки). Рассчитываем оптимальный баланс Brand vs Performance.
Результат: максимальная отдача от инвестиций в пиковый период без лишних затрат.

Результаты, которые трансформируют ваш маркетинг

Вместо сухих отчетов вы получаете стратегическую дорожную карту для управления прибылью:

Декомпозиция продаж (Share of Contribution)

Реальная доля каждого канала в ваших продажах. Инкрементальный ROAS/ROI, очищенный от органического спроса и внешних факторов.

Кривые насыщения и маржинальный ROI

«Точка перегиба» для каждого канала — бюджет, после которого эффективность падает. Вы будете знать, где остановить масштабирование и куда перенаправить средства.

Интерактивный дашборд с what-if сценариями

Инструмент в Looker Studio или Power BI, где вы самостоятельно моделируете изменения бюджета и видите прогнозируемое влияние на KPI в реальном времени.

Оптимальный медиасплит

Конкретный план распределения бюджета между каналами для максимизации выбранного KPI (выручка, маржа, заказы).

Анализ немаркетинговых факторов

Отчет о влиянии цен, конкурентов, сезонности и макропоказателей на ваш бизнес. Стратегия, устойчивая к внешним рискам.

Регулярное обновление модели (опционально)

Автоматизированный пайплайн в BigQuery для ежемесячного или ежеквартального обновления модели с актуальными данными.

Как мы работаем

Обсудим ваш проект?

1. Discovery & Alignment

Мы начинаем с определения периметра работ, выравнивания бизнес-целей и согласования ключевых KPI (выручка, заказы или маржа).

2. Инженерия данных и построение DWH (BigQuery)

Собираем и унифицируем данные из Ads-платформ, GA4, CRM. Дополняем модель важными немаркетинговыми данными: графиком собственных промоакций, медиа-давлением конкурентов, индексами цен, а также макроэкономическими показателями и даже погодными условиями (если они влияют на спрос).

3. Построение MMM-модели

Делаем эконометрическое моделирование инкрементального вклада. Учитываем эффекты затухания (adstock) и насыщения по каналам, разграничиваем base vs. incremental продажи, а при необходимости внедряем иерархические модели (по регионам или категориям).

4. Валидация и калибровка

Проводим проверку качества модели через back-testing и перекрестную валидацию. Сопоставляем данные с атрибуцией платформ, калибруем результаты на базе Geo- и Brand-lift экспериментов и определяем доверительные интервалы для минимизации рисков и высокого доверия к цифрам.

5. Оптимизация бюджета и симуляции

Выполняем what-if симуляции для прогнозирования результатов при изменении медиа-сплита. Формируем оптимальный план распределения бюджета, направленный на достижение ожидаемого прироста KPI

6. Дашборды и поддержка

Создаем интерактивные дашборды в Looker или Power BI для принятия решений на основе данных. Обеспечиваем сопровождение и обновления, что позволяет поддерживать актуальность модели ежемесячно или ежеквартально.

Почему команда D³

180+ реализованных аналитических проектов для 40+ компаний

Google Cloud Service Partner + Google Meridian

Мы строим MMM на базе Google Meridian — открытого фреймворка от Google. Как агентство комплексного маркетинга со статусом Google Cloud Service Partner, наша команда имеет подтвержденную инженерную экспертизу для работы с этим стеком.

Маркетинговая экспертиза, а не только статистика

В отличие от data science консалтинга, мы работаем в экосистеме Netpeak Agency и глубоко понимаем маркетинговый контекст данных. Мы не просто построим модель — мы интерпретируем результаты через призму ваших бизнес-целей.

Выделенная ML-команда

В составе D³ — ML-инженеры, специализирующиеся на предиктивных моделях и AI-решениях для маркетинга. MMM — не побочный проект, а одна из ключевых компетенций команды.

MMM как часть data-экосистемы

MMM не существует изолированно. Мы интегрируем его со сквозной аналитикой, Conversion Integration и другими решениями D³. Результат — не просто модель, а полная система принятия решений.

Прозрачность модели

Вы получаете полный доступ к модели, данным и методологии. Никаких «черных ящиков». Мы обучаем вашу команду работать с результатами самостоятельно.

Наши кейсы

Аналитический инструмент для Concert.ua — контролируем рекламные бюджеты сотен мероприятий в реальном времени

Как мы сделали инструмент веб-аналитики для сайта Ecommerce

Сквозная аналитика в нише ритейла — оптимизация маркетинговых бюджетов и глубокая сегментация клиентов

Часто задаваемые вопросы

Чем MMM отличается от сквозной аналитики?

Сквозная аналитика отслеживает путь конкретного пользователя через cookies и ID, но она теряет данные из-за ограничений iOS 14.5 и не видит офлайн-влияния.
MMM — это эконометрическая модель, которая анализирует агрегированные данные, учитывая медиамикс (ТВ, OOH) и внешние факторы (цены, конкурентов), и показывает реальный инкрементальный вклад каждого канала.

Нужны ли данные о каждом пользователе?

Нет, MMM — это privacy-first решение. Модель работает с агрегированными показателями за определенные периоды. Это делает ее независимой от политик конфиденциальности и оптимальным решением для работы в эпоху после отказа от cookies.

Какой объем данных нужен для старта моделирования?

Для построения статистически значимой модели необходимо иметь исторические данные за последние 18–24 месяца. Это позволяет модели корректно учесть сезонные колебания и цикличность вашего бизнеса.

Какова точность прогнозов модели?

Точность обеспечивается использованием библиотеки Google Meridian и процессом калибровки. Мы валидируем модель через back-testing (проверка на исторических данных) и сравниваем результаты с реальными экспериментами (Geo-lift). Это позволяет получить высокое доверие к цифрам с четко определенными интервалами риска.

Получить консультацию

Благодарим за обращение!

Вы сделали первый шаг к фантастической маркетинговой кампании. Наш эксперт свяжется с вами в течение 1 рабочего дня, чтобы ответить на все ваши вопросы.

Начнем наше путешествие 😉
Ой! При отправке формы что-то пошло не так.
Лерика Немыкина
Customer Operation Department Team Lead
Получить консультацию
Спасибо! Мы получили вашу заявку!
Упс! Что-то пошло не так при отправке формы.