Netpeak
Послуги
Marketing Mix Modelling

Marketing Mix Modelling

Визначте, які канали дійсно приносять прибуток, а які — з'їдають бюджет.

Розрахувати потенціал оптимізації бюджету
GA4 показує, що відбувається. MMM показує, чому. Це різниця між тактичними правками та стратегічними рішеннями на мільйони.
Олександр Конівненко
Head of Digital Data Department (D³)

Знайомо?

«GA4 показує ROAS = 5, а фінансовий відділ каже, що прибуток не зростає»

«Ми витрачаємо $50 K+ на місяць на рекламу, але не знаємо, де починається злив бюджету»
«Запустили ТБ-рекламу. Органічний трафік зріс. Але довести зв’язок неможливо»
«Класична атрибуція зламалась після iOS 14. Цифри з Meta та Google — це фікція»
«Кожен квартал ми ділимо бюджет між каналами на основі інтуїції, а не даних»
«Ми досягли стелі масштабування — збільшуємо бюджет, а продажі не ростуть»
Якщо хоча б одна цитата про вас — значить класична аналітика вже не дає відповідей. Потрібен інший рівень — Marketing Mix Modelling.
Marketing Mix Modelling (MMM) — економетрична модель, яка вимірює чистий інкрементальний внесок кожного маркетингового каналу у ваші продажі. Працює з агрегованими даними, не залежить від cookies та враховує фактори, які класична аналітика не бачить: ТБ, OOH, сезонність, ціни, конкурентів.

Інкрементальний ефект

Покажемо, скільки продажів приніс саме маркетинг, а не сезонне зростання чи зміна ціни

Privacy-first

Модель працює з агрегованими даними. Жодних cookies, жодної залежності від iOS чи браузерних обмежень

Усі канали в одній моделі

Online + Offline + немаркетингові фактори — єдина картина впливу на ваш P&L

На які питання надасть відповідь Marketing Mix Modelling

Яка реальна окупність кожного каналу?

Дізнаєтеся справжній ROAS/ROMI, очищений від впливу сезонності, цін та органічного попиту. Не те, що показує рекламний кабінет, а те, що відбувається у вашому P&L.

Де проходить межа ефективного масштабування?

Визначимо точку насичення для кожного каналу — бюджет, після якого кожна наступна гривня приносить менше. Перестаньте переплачувати за перегріті аукціони.

Як оптимально розподілити медіабюджет?

Замість інтуїтивного розподілу — математично обґрунтований медіаспліт, який максимізує прибуток, а не кліки.

Який інкрементальний внесок кожного каналу?

Побачите, скільки продажів реально приніс кожен канал, а що відбулось би і без реклами. Чітке розмежування базових та інкрементальних продажів.

Як зовнішні фактори впливають на результат?

Зрозумієте, як ціни, активність конкурентів, сезонність та макроекономічні фактори корелюють з вашими продажами.

Що буде, якщо ми змінимо стратегію?

What-if симуляції: перерозподіліть бюджет у інтерактивному дашборді та побачте прогнозований вплив на KPI — до того, як витратите реальні гроші.

Бажаєте знати, які рекламні канали дійсно приносять прибуток, а які — з’їдають бюджет?

Отримайте прозору оцінку інкрементального внеску кожного джерела за допомогою MMM.
Відправити заявку на консультацію

Коли вашому бізнесу не обійтися без Marketing Mix Modelling

Сценарій 1. Плануєте бюджет на квартал/рік або змінюєте медіаспліт

Входите в ТБ, OOH або Brand-кампанії. Потрібно зрозуміти, як ці інвестиції впливають на продажі.
Що ми робимо: будуємо криві відгуку та маржинальний ROI для кожного каналу. Генеруємо what-if сценарії у дашборді.
Результат: чітке розуміння зон ефективності каналів та впливу зміни бюджету на KPI.

Сценарій 2. Маркетинг не може довести свою цінність для бізнесу

Борд або CFO питає: «Скільки реально заробляє маркетинг?». Ви не маєте відповіді, бо digital-звіти показують кліки, а не прибуток.
Що ми робимо: розкладаємо продажі на базові та інкрементальні. Аналізуємо вплив маркетингу на виручку та маржу.
Результат: ви говорите з бізнесом мовою P&L, а не CPC та CTR.

Сценарій 3. CAC зростає, а атрибуція бреше

Ваш CAC повзе вгору, але last-click атрибуція не пояснює чому. iOS 14.5 та обмеження cookies зробили digital-атрибуцію ненадійною.
Що ми робимо: будуємо економетричну модель, яка вимірює чистий інкрементальний внесок кожного каналу — без залежності від cookies чи pixel-трекінгу.
Результат: прозорі рекомендації щодо перерозподілу бюджету для зниження CAC та підвищення ROMI.

Сценарій 4. Готуєтесь до піків (Black Friday, сезонні розпродажі)

Потрібно максимізувати віддачу від обмеженого бюджету в період перегрітих аукціонів.
Що ми робимо: моделюємо сезонні коливання та лаги (час від контакту до покупки). Розраховуємо оптимальний баланс Brand vs Performance.
Результат: максимальна віддача від інвестицій у піковий період без зайвих витрат.

Результати, які трансформують ваш маркетинг

Замість сухих звітів ви отримуєте стратегічну дорожню карту для управління прибутком:

Декомпозиція продажів (Share of Contribution)

Реальна частка кожного каналу в ваших продажах. Інкрементальний ROAS/ROI, очищений від органічного попиту та зовнішніх факторів.

Криві насичення та маржинальний ROI

Точка перегину» для кожного каналу — бюджет, після якого ефективність падає. Ви знатимете, де зупинити масштабування та куди перенаправити кошти.

Інтерактивний дашборд з what-if сценаріями

Інструмент у Looker Studio або Power BI, де ви самостійно моделюєте зміни бюджету та бачите прогнозований вплив на KPI у реальному часі.

Оптимальний медіаспліт

Конкретний план розподілу бюджету між каналами для максимізації обраного KPI (виручка, маржа, замовлення).

Аналіз немаркетингових факторів

Звіт про вплив цін, конкурентів, сезонності та макропоказників на ваш бізнес. Стратегія, стійка до зовнішніх ризиків.

Регулярне оновлення моделі (опціонально)

Автоматизований пайплайн у BigQuery для щомісячного або щоквартального оновлення моделі з актуальними даними.

Як ми працюємо

Обговоримо ваш проєкт?
Дякуємо за звернення!

Ви зробили перший крок до фантастичної маркетингової кампанії.

Наш експерт зв'яжеться з вами протягом 1 робочого дня, щоб відповісти на всі ваші запитання.

Розпочнемо нашу подорож 😉
Ой! Під час надсилання форми сталася помилка.

1. Discovery & Alignment

Ми починаємо з визначення периметру робіт, вирівнювання бізнес-цілей та узгодження ключових KPI (виручка, замовлення чи маржа).

2. Інженерія даних та побудова DWH (BigQuery)

Збираємо та уніфікуємо дані з Ads-платформ, GA4, CRM. Доповнюємо модель важливими немаркетинговими даними: графіком власних промоактивностей, медіатиском конкурентів, індексами цін, а також макроекономічними показниками та навіть погодними умовами (якщо вони впливають на попит).

3. Побудова MMM-моделі

Робимо економетричне моделювання інкрементального внеску. Враховуємо ефекти затухання (adstock) та насичення по каналах, розмежовуємо base vs. incremental продажі, а за потреби впроваджуємо ієрархічні моделі (по регіонах чи категоріях).

4. Валідація та калібрування

Проводимо перевірку якості моделі через back-testing та перехресну валідацію. Зіставляємо дані з атрибуцією платформ, калібруємо результати на базі Geo- та Brand-lift експериментів і визначаємо довірчі інтервали для мінімізації ризиків та високої довіри до цифр.

5. Оптимізація бюджету та симуляції

Виконуємо what-if симуляції для прогнозування результатів при зміні медіаспліту. Формуємо оптимальний план розподілу бюджету, спрямований на досягнення очікуваного приросту KPI.

6. Дашборди та підтримка

Створюємо інтерактивні дашборди у Looker або Power BI для прийняття рішень на основі даних. Забезпечуємо супровід та оновлення, що дозволяє підтримувати актуальність моделі щомісяця або щокварталу.

Чому команда D³

180+ реалізованих аналітичних проєктів для 40+ компаній

Google Cloud Service Partner + Google Meridian

Ми будуємо MMM на базі Google Meridian — відкритому фреймворку від Google. Як єдине маркетингове агентство в Україні зі статусом Google Cloud Service Partner, наша команда має підтверджену інженерну експертизу для роботи з цим стеком.

Маркетингова експертиза, а не лише статистика

На відміну від data science консалтингу, ми працюємо в екосистемі Netpeak Agency та глибоко розуміємо маркетинговий контекст даних. Ми не просто побудуємо модель — ми інтерпретуємо результати через призму ваших бізнес-цілей.

Виділена ML-команда

У складі D³ — ML-інженери, які спеціалізуються на предиктивних моделях та AI-рішеннях для маркетингу. MMM— не побічний проект, а одна з ключових компетенцій команди.

MMM як частина data-екосистеми

MMM не існує ізольовано. Ми інтегруємо його з наскрізною аналітикою, Conversion Integration та іншими рішеннями D³. Результат — не просто модель, а повна система прийняття рішень.

Прозорість моделі

Ви отримуєте повний доступ до моделі, даних та методології. Жодних «чорних ящиків». Ми навчаємо вашу команду працювати з результатами самостійно.

Наші кейси

Як відслідковувати поведінку користувачів на сайті крок за кроком. Кейс із вебаналітики для Pingle Studio

Ознайомитися

Як використовувати аналітику для оптимізації процесів в ecommerce проєкті — кейс «Touch.com.ua»

Ознайомитися

Як налаштувати Google Analytics 4 для некомерційного проєкту — кейс «Дія.Освіта»

Ознайомитися

Кейс з наскрізної аналітики у ніші працевлаштування. Як об’єднати чотири джерела даних у зручних звітах

Ознайомитися

FAQ (часті питання)

Чим MMM відрізняється від наскрізної аналітики?

Наскрізна аналітика відстежує шлях конкретного користувача через cookies та ID, але вона втрачає дані через обмеження iOS 14.5 та не бачить офлайн-впливу.
MMM — це економетрична модель, яка аналізує агреговані дані, враховуючи медіамікс (ТБ, OOH) та зовнішні фактори (ціни, конкурентів), і показує реальний інкрементальний внесок кожного каналу.

Чи потрібні дані про кожного користувача?

Ні, MMM — це privacy-first рішення. Модель працює з агрегованими показниками за певні періоди. Це робить її незалежною від політик конфіденційності та оптимальним рішенням для роботи в епоху після відмови від cookies.

Який обсяг даних потрібен для старту моделювання?

Для побудови статистично значущої моделі необхідно мати історичні дані за останні 18–24 місяці. Це дозволяє моделі коректно врахувати сезонні коливання та циклічність вашого бізнесу.

Яка точність прогнозів моделі?

Точність забезпечується використанням бібліотеки Google Meridian та процесом калібрування. Ми валідуємо модель через back-testing (перевірка на історичних даних) та порівнюємо результати з реальними експериментами (Geo-lift). Це дозволяє отримати високу довіру до цифр із чітко визначеними інтервалами ризику.

Як часто потрібно оновлювати модель?

Ми рекомендуємо два підходи. Для стратегічного планування достатньо щоквартального оновлення. Для динамічного управління медіасплітом ми налаштовуємо автоматизовані пайплайни в BigQuery, що дає змогу отримувати актуальні інсайти щомісяця. Простими словами: користувачі не можуть впливати на видачу або знання AI через свої запити.

Отримати консультацію

Дякуємо за звернення!

Ви зробили перший крок до фантастичної маркетингової кампанії. Наш експерт зв'яжеться з вами протягом 1 робочого дня, щоб відповісти на всі ваші запитання.

Розпочнемо нашу подорож 😉
Ой! Під час надсилання форми сталася помилка.
Лєріка Немикіна
Customer Operation Department Team Lead
Отримати консультацію
Дякуємо! Ваше повідомлення отримано!
Ой! Під час надсилання форми сталася помилка.
Отримати гайд
Дякуємо! Ваше повідомлення отримано!
Ой! Під час надсилання форми сталася помилка.