אין מצב שאתם נמצאים ברשת בשנה האחרונה ולא שמעתם על MMM.
אבל האמת, לא התחברתי לשיח שהיה סביב זה עד כה.
הרגשתי שפשוט כולם מדברים על זה שזו שיטת המדידה החדשה והדבר הכי הגיוני ובלה בלה ומצגות של 50 שקופיות, אבל אף אחד לא באמת מסביר בתכל׳ס איך עושים את זה.
כשמחפשים על MMM מגלים שיש כל מיני כלים לזה, אבל כולם מאוד (מאוד) יקרים, ורובם גם לא ידידותיים לאדם מין השורה שאין לו תואר בדאטה סיינס.
בקיצור, החלטתי לעשות פוסט הפעם גם להסביר מה זה המודל הזה וגם איך אפשר ליישם אותו בעצמכם בחינם לגמרי.
בואו נתחיל מלהבין מה זה המודל הזה ולמה הוא חשוב היום.
עד לפני כמה שנים הניתוח העיקרי שלנו היה בתוך מערכות הפרסום:
מודעה x מביאה רואס של 5…
העלנו תקציבים בגוגל וה-roas נשאר 6…
שלחנו אימייל והוא הכניס 5000 שקל…
וככה היינו מקבלים החלטות.
למה זה היה כל כך פשוט? כי מסע הלקוח היה קצר משמעותית והיה לנו יותר מעקבים.
מישהי ראתה סרטון ממומן שהיא אהבה?
היא הייתה קונה ישירות בקליק אחד ממנו.
מישהו ראה מייל שנגע בו?
באותו רגע כבר הוא היה רוכש.
וככה היינו יודעים בדיוק מה האפקטיביות של כל אפיק וכל פרסום.
הבעיה התחילה בשנים האחרונות כשמסע הלקוח התארך משמעותית (מחקרים מדברים על עשרות touch points לפני קבלת החלטה לבצע רכישה), וגם המדידה שלנו נפגעה משמעותית בגלל שינויים חברתיים/פוליטיים שקורים (מדיניות הפרטיות של אפל שהובילה את המהפכה, אישורי העוגיות שהגיעו לאחרונה גם לארץ וכו׳ וכו׳).
ובכללי, מעבר לשינויים האלו, גם אנחנו כאנשי שיווק התחלנו להיות צנועים יותר.
אנחנו יותר רואים היום את הכוח הגדול שיש לעונתיות, למצב המדיני/פוליטי, לגדילה טבעית שיש לעסק, למצב של המתחרים בשוק וכו׳ וכו׳.
ובעצם נוצר לי אתגר במדידה.
אם נניח החלטתי להעלות תקציבי פרסום בגוגל ב-10%.
והמחזור בעקבות זה גדל.
האם הגדילה קרתה כתוצאה מעליית התקציבים?
או אולי היה לי מבצע שווה עכשיו באתר?
או שאולי זה בדיוק העונה החמה של המוצרים שלי?
אולי באיזה קבוצה גדולה בפייסבוק התחיל דיון על המוצרים שלי?
במקביל גם עלינו עם שלט חוצות אז אולי זה גם קשור?
או שיכול להיות גם שהמתחרה הכי גדול שלי הסתבך עם השוק השחור והוא הוריד בחצי תקציבי פרסום בגוגל החודש?
בקיצור – אנחנו לא באמת יודעים לבודד משתנים.
כלומר – עד ה-MMM לא באמת ידענו לבודד משתנים.
ובטח ובטח שלא יכולנו לחזות את העתיד בסבירות גבוהה.
וזה מה שמודל ה-MMM עושה (או בשמו המלא: Marketing Mix Modeling).
זה נשמע ממש מסובך, והמתמטיקה מאחורה אכן מסובכת.
אבל החדשות הטובות הן שבזכות ה-AI כולנו יכולים לעשות ניתוחים סטטיסטיים שלא יביישו את גדולי המתמטיקאים, בלי לזכור אפילו איך פותרים משוואה בשני נעלמים.
המודל יודע בעצם לעשות שלושה דברים:
1. לבודד משתנים ולהבין מה ההשפעה הבלעדית של אפיק מסוים.
2. למדוד השפעה של דברים על הטווח הארוך.
3. לזהות נקודת רוויה. להבין מתי אפשר לשים עוד כספים על אפיק שיווקי ומתי כבר מספיק.
זה השלב שבו כל הפוסטים והמצגות וההרצאות של מודל ה-MMM עוצרים.
הבנתם את הרעיון, נדלקתם, ואין לכם שום מושג איך לעשות את זה.
אתם מתחילים לחפש ורואים שיש אפליקציות לזה, אבל הן לרוב מתחילות ממנוי של כמה מאות דולרים בחודש.
אז אני הולכת להסביר לכם בדיוק שלב אחרי שלב איך אתם בונים לעצמכם ניתוחים של MMM ולגמרי בחינם.
חשוב להגיד שהמודל הזה מתאים לעסקים שמוציאים לפחות 20K על פרסום בחודש ויש להם לפחות שלושה ערוצי פרסום (לדוגמא: פייסבוק, גוגל ואימיילים).
שלב א׳: הכנת קובץ גוגל שיטס
המודל יודע לנתח הכי טוב עם דאטה של שנתיים לפחות.
זה אומר שאו שאתם מתחילים למלא אותו עכשיו כדי שבעוד שנתיים יהיה לכם מפלצת שיודעת לנתח לכם דאטה ולעזור לכם לקבל החלטות חכמות, או שאתם יושבים יום מרוכז ומתחילים להזין דאטה אחורנית.
אני עשיתי את הסוג השני ומומלץ לעשות את זה עם כוס יין, מוזיקה טובה וחבר ליד, כי לא אגיד שזו העבודה הכי כיפית שעשיתי בחיי.
אבל זה הולך לשנות לכם את כל ההסתכלות שלכם על השיווק שלכם אז אני ממליצה בחום!
מה צריך להיות בגוגל שיטס הזה?
בעיקרון הרעיון הוא שכמה שיותר פירוט – יותר טוב. ככל שתכניסו אליו יותר דאטה, ככה תרוויחו מניתוח מדויק יותר.
הטור הראשון צריך להיות שבועות בשנה.
כלומר לכל שבוע בשנה יהיה שורת דאטה משלו.
הטורים הבאים שצריכים להיות הם:
הכנסות מהאתר
הכנסות בחנויות אם יש (כל סניף בנפרד)
הכנסות ממכירות טלפוניות אם יש
הוצאות מכל ערוץ שיווקי (לדוגמא פייסבוק ממומן, גוגל ממומן וכו׳. אם אתם מצטיינים אתם גם מפרידים בתוך גוגל לטורים שונים, דין search הוא לא כמו דין pmax. קמפיין ברנד או הוא לא כמו קמפיין רגיל וכו׳ וכו׳).
משפיענים (כמה יצא, כמה קופונים מומשו, בכמה כסף).
אפיקי שיווק אופליין אם יש לכם (שלטי חוצות, טלוויזיה וכו׳).
האם היה מבצע? אם כן מה הוא היה, האם הוא היה בקופון או בהורדת מחירים באתר?
האם היה איזשהו חג/אירוע?
האם היה משהו לאומי שהתרחש עכשיו? (סתם דוגמא אקראית שלא קורית בישראל הרבה – מלחמה)
האם יש סיבה לעליית ביקושים טבעית? (נניח רוב מעברי הדירות קורים ביולי-אוגוסט, אז אם יש לכם עסק לריהוט, מאוד הגיוני שיש עלייה טבעית בחודשים האלו).
האם אתם יודעים על שינוי משמעותי שקרה אצל מתחרים? לדוגמא אם הם עשו מבצע כסאח מטורף
האם היה שינוי רגולטורי? לדוגמא כמו שינוי רף המכס שקרה.
בקיצור, הבנתם את הרעיון. פשוט כמה שיותר מידע שתכניסו לשם – הניתוח שלכם יהיה יותר מדויק.
ובעצם את כל הטורים האלו אתם צריכים למלא עבור כל שבוע.
אמרתי מראש, כוס יין.
האא כן, ושני מסכים. בבקשה אל תנסו לעשות את זה מהלפטופ.
החדשות הטובות הן שמכאן סיימתם 95% מהעבודה.
על אמת.
השלב השני הוא בעצם לעשות את הניתוח.
ה-AI שעובד היום הכי טוב עם ניתוחים כמותניים מורכבים הוא לדעתי אופוס של קלאוד (המודל Opus 4.5, של Claude).
מה עושים?
מורידים את קובץ האקסל המטורף שיצרתם כקובץ CSV.
מעלים אותו לשיחה עם קלאוד.
פרומפט ראשוני:
אתה Data scientist מומחה לשיווק.
צירפתי קובץ נתונים (CSV) שבועי של עסק.
אני רוצה שתבצע ניתוח Marketing Mix Modeling (MMM) כדי להבין את האימפקט של כל ערוץ שיווקי.
דגשים טכניים לביצוע (חובה):
1. שימוש בקוד: בצע את כל החישובים באמצעות Python (Code Interpreter) בלבד.
2. מודל רגרסיה: אל תשתמש ברגרסיה ליניארית פשוטה. המודל חייב לכלול:
א. Adstock: חישוב השפעה מאוחרת ודעיכה (Decay) של פרסום לאורך זמן.
ב. Saturation: זיהוי תפוקה שולית פוחתת לכל ערוץ.
בידוד משתנים: נטרל השפעות חיצוניות של עונתיות (Seasonality), מבצעים (Promotions) ו[…] (תכניסו כאן את כל ההשפעות החיצוניות) כדי לחלץ את התרומה הנקייה של השיווק.
ומכאן מתחיל הכיף האמיתי.
אתם יכולים להתחיל לשאול אותו שאלות.
שימו לב: ai הוא באופן כללי עצלן. הוא יחפש דרכים לחסוך חישובים, והחישובים של ה-MMM הם מורכבים. אז צריך לנסח דברים נכון כדי לוודא שהוא לא מחרטט אתכם.
דוגמאות לשאלות שיעזרו לכם להבין את המצב הנוכחי:
1. נניח אם אני רוצה לדעת בכללי האם המותג שלי התחזק השנה לעומת השנה שעברה.
הרי אם אנחנו עושים עבודה טובה בשיווק לטווח הארוך, אנחנו רוצים לראות גדילה טבעית של מותג שהיא לא תלויה בפרסום.
ככה תנסחו את השאלה:
בצע Decomposition Analysis (פירוק מרכיבי המכירות) באמצעות קוד בלבד. אני רוצה שתבודד את רכיב ה-Base Sales (המכירות שאינן מיוחסות לפרסום, עונתיות או מבצעים).
אל תייצר גרפים או תמונות.
הצג לי טבלת השוואה של ממוצע ה-Base Sales השבועי בחצי השנה האחרונה לעומת התקופה המקבילה אשתקד (YoY). ציין בשורה התחתונה מהו אחוז הצמיחה או הירידה ברכיב הבסיס, כדי שאוכל להבין אם כוח המותג שלנו התחזק.
2. ואם נניח מעניין אותי כמה משפיענית מסוימת השפיעה על המכירות, לא רק בטווח הקצר של השת״פ, אלא כמה השפעה היה לה אחרי:
עכשיו אני רוצה להתמקד בהשפעה של משפיענית X (עמודה [שם העמודה]). בצע ניתוח מבוסס קוד שיענה על הדברים הבאים בטבלה:
טווח קצר (Direct Lift): כמה מכירות מיוחסות ישירות לשבוע שבו היא פרסמה (כולל השפעת קופונים אם יש)?
טווח ארוך (Carryover Effect): השתמש במודל Adstock כדי לחשב כמה מכירות נוספות הגיעו בשבועות שלאחר הפרסום כתוצאה מה'הד' שהיא יצרה. מהו ה-Decay Rate (קצב הדעיכה) של ההשפעה שלה?
אימפקט על המותג (Base Uplift): האם אתה מזהה עלייה מובהקת ב-Base Sales (מכירות אורגניות) בתקופה שלאחר הפעילות שלה בהשוואה לתקופה שלפניה?
סכם את הנתונים בטבלה המציגה את סך ה-ROI הכולל שלה (קצר + ארוך) ואל תייצר גרפים.
ונניח עכשיו שאלות קדימה:
1. אם אתם מתלבטים לגבי המבצע הקרוב האם לעשות קופון או האם לעשות הנחה באתר:
אני רוצה להבין מה מניע את הקהל שלי לקנות יותר בנפח גדול (Sales Volume). השווה בין שבועות של ירידת מחיר גורפת באתר (Price Drop) לבין שבועות של קופון (Coupon Code).
בצע ניתוח מבוסס קוד והצג לי בטבלה:
Incremental Lift: איזה סוג מהלך ייצר קפיצה גדולה יותר במכירות לעומת שבוע רגיל?
Conversion Power: האם אחד מהמהלכים גרם לעלייה משמעותית יותר ביעילות של ערוצי הפרסום (האם ה-CPA ירד יותר בזמן קופון או בזמן ירידת מחיר)?
The "Tail" Effect: איזה מהלך ייצר 'זנב' של רכישות שנמשך גם בימים שאחרי סיום המבצע?
שורה תחתונה: מה עובד טוב יותר על הקהל שלי ברמת המסה של המכירות?
2. ואם אני רוצה לדעת כמה תקציב בגוגל אני יכולה להעלות החודש בהתבסס על דאטה בשנה המקבילה ולהעלות את המכירות ככה בלי לרדת מהחזר השקעה על גוגל של פחות מ-8:
בהתבסס על ניתוח ה-MMM והנתונים מהתקופה המקבילה אשתקד (שנה שעברה באותם חודשים), אני רוצה שתבצע Budget Optimization ספציפי לגוגל.
הנחיות לסימולציה:
מהו התקציב המקסימלי שאני יכולה להוציא החודש בגוגל כך שה-Overall ROAS של הערוץ לא ירד מ-8?
קח בחשבון את ה-Saturation Curve (נקודת הרוויה) שזיהית – באיזה שלב ה-Marginal ROAS (ההחזר על השקל הנוסף) הופך להיות נמוך מדי?
השווה את התחזית הזו לביצועים של השנה שעברה כדי לוודא שהיא ריאלית מבחינת עונתיות.
הצג לי בטבלה:
תקציב נוכחי מול תקציב מומלץ.
צפי מכירות (Revenue Forecast).
ה-ROAS הצפוי (הבטחת עמידה ביעד של 8)
ואפשר להמשיך עוד ועוד אבל הפוסט צריך להיגמר מתישהו 🙊
אני סופר אוהבת את השיטה הזו והיא ממש עוזרת לי לקבל החלטות חכמות יותר בשיווק.
מקווה שעזרתי לעשות סדר בעניינים ושגם עשיתי לכם חשק לעשות ניתוחי MMM אצלכם (ובחינם! 😉)
אבל האמת, לא התחברתי לשיח שהיה סביב זה עד כה.
הרגשתי שפשוט כולם מדברים על זה שזו שיטת המדידה החדשה והדבר הכי הגיוני ובלה בלה ומצגות של 50 שקופיות, אבל אף אחד לא באמת מסביר בתכל׳ס איך עושים את זה.
כשמחפשים על MMM מגלים שיש כל מיני כלים לזה, אבל כולם מאוד (מאוד) יקרים, ורובם גם לא ידידותיים לאדם מין השורה שאין לו תואר בדאטה סיינס.
בקיצור, החלטתי לעשות פוסט הפעם גם להסביר מה זה המודל הזה וגם איך אפשר ליישם אותו בעצמכם בחינם לגמרי.
בואו נתחיל מלהבין מה זה המודל הזה ולמה הוא חשוב היום.
עד לפני כמה שנים הניתוח העיקרי שלנו היה בתוך מערכות הפרסום:
מודעה x מביאה רואס של 5…
העלנו תקציבים בגוגל וה-roas נשאר 6…
שלחנו אימייל והוא הכניס 5000 שקל…
וככה היינו מקבלים החלטות.
למה זה היה כל כך פשוט? כי מסע הלקוח היה קצר משמעותית והיה לנו יותר מעקבים.
מישהי ראתה סרטון ממומן שהיא אהבה?
היא הייתה קונה ישירות בקליק אחד ממנו.
מישהו ראה מייל שנגע בו?
באותו רגע כבר הוא היה רוכש.
וככה היינו יודעים בדיוק מה האפקטיביות של כל אפיק וכל פרסום.
הבעיה התחילה בשנים האחרונות כשמסע הלקוח התארך משמעותית (מחקרים מדברים על עשרות touch points לפני קבלת החלטה לבצע רכישה), וגם המדידה שלנו נפגעה משמעותית בגלל שינויים חברתיים/פוליטיים שקורים (מדיניות הפרטיות של אפל שהובילה את המהפכה, אישורי העוגיות שהגיעו לאחרונה גם לארץ וכו׳ וכו׳).
ובכללי, מעבר לשינויים האלו, גם אנחנו כאנשי שיווק התחלנו להיות צנועים יותר.
אנחנו יותר רואים היום את הכוח הגדול שיש לעונתיות, למצב המדיני/פוליטי, לגדילה טבעית שיש לעסק, למצב של המתחרים בשוק וכו׳ וכו׳.
ובעצם נוצר לי אתגר במדידה.
אם נניח החלטתי להעלות תקציבי פרסום בגוגל ב-10%.
והמחזור בעקבות זה גדל.
האם הגדילה קרתה כתוצאה מעליית התקציבים?
או אולי היה לי מבצע שווה עכשיו באתר?
או שאולי זה בדיוק העונה החמה של המוצרים שלי?
אולי באיזה קבוצה גדולה בפייסבוק התחיל דיון על המוצרים שלי?
במקביל גם עלינו עם שלט חוצות אז אולי זה גם קשור?
או שיכול להיות גם שהמתחרה הכי גדול שלי הסתבך עם השוק השחור והוא הוריד בחצי תקציבי פרסום בגוגל החודש?
בקיצור – אנחנו לא באמת יודעים לבודד משתנים.
כלומר – עד ה-MMM לא באמת ידענו לבודד משתנים.
ובטח ובטח שלא יכולנו לחזות את העתיד בסבירות גבוהה.
וזה מה שמודל ה-MMM עושה (או בשמו המלא: Marketing Mix Modeling).
זה נשמע ממש מסובך, והמתמטיקה מאחורה אכן מסובכת.
אבל החדשות הטובות הן שבזכות ה-AI כולנו יכולים לעשות ניתוחים סטטיסטיים שלא יביישו את גדולי המתמטיקאים, בלי לזכור אפילו איך פותרים משוואה בשני נעלמים.
המודל יודע בעצם לעשות שלושה דברים:
1. לבודד משתנים ולהבין מה ההשפעה הבלעדית של אפיק מסוים.
2. למדוד השפעה של דברים על הטווח הארוך.
3. לזהות נקודת רוויה. להבין מתי אפשר לשים עוד כספים על אפיק שיווקי ומתי כבר מספיק.
זה השלב שבו כל הפוסטים והמצגות וההרצאות של מודל ה-MMM עוצרים.
הבנתם את הרעיון, נדלקתם, ואין לכם שום מושג איך לעשות את זה.
אתם מתחילים לחפש ורואים שיש אפליקציות לזה, אבל הן לרוב מתחילות ממנוי של כמה מאות דולרים בחודש.
אז אני הולכת להסביר לכם בדיוק שלב אחרי שלב איך אתם בונים לעצמכם ניתוחים של MMM ולגמרי בחינם.
חשוב להגיד שהמודל הזה מתאים לעסקים שמוציאים לפחות 20K על פרסום בחודש ויש להם לפחות שלושה ערוצי פרסום (לדוגמא: פייסבוק, גוגל ואימיילים).
שלב א׳: הכנת קובץ גוגל שיטס
המודל יודע לנתח הכי טוב עם דאטה של שנתיים לפחות.
זה אומר שאו שאתם מתחילים למלא אותו עכשיו כדי שבעוד שנתיים יהיה לכם מפלצת שיודעת לנתח לכם דאטה ולעזור לכם לקבל החלטות חכמות, או שאתם יושבים יום מרוכז ומתחילים להזין דאטה אחורנית.
אני עשיתי את הסוג השני ומומלץ לעשות את זה עם כוס יין, מוזיקה טובה וחבר ליד, כי לא אגיד שזו העבודה הכי כיפית שעשיתי בחיי.
אבל זה הולך לשנות לכם את כל ההסתכלות שלכם על השיווק שלכם אז אני ממליצה בחום!
מה צריך להיות בגוגל שיטס הזה?
בעיקרון הרעיון הוא שכמה שיותר פירוט – יותר טוב. ככל שתכניסו אליו יותר דאטה, ככה תרוויחו מניתוח מדויק יותר.
הטור הראשון צריך להיות שבועות בשנה.
כלומר לכל שבוע בשנה יהיה שורת דאטה משלו.
הטורים הבאים שצריכים להיות הם:
הכנסות מהאתר
הכנסות בחנויות אם יש (כל סניף בנפרד)
הכנסות ממכירות טלפוניות אם יש
הוצאות מכל ערוץ שיווקי (לדוגמא פייסבוק ממומן, גוגל ממומן וכו׳. אם אתם מצטיינים אתם גם מפרידים בתוך גוגל לטורים שונים, דין search הוא לא כמו דין pmax. קמפיין ברנד או הוא לא כמו קמפיין רגיל וכו׳ וכו׳).
משפיענים (כמה יצא, כמה קופונים מומשו, בכמה כסף).
אפיקי שיווק אופליין אם יש לכם (שלטי חוצות, טלוויזיה וכו׳).
האם היה מבצע? אם כן מה הוא היה, האם הוא היה בקופון או בהורדת מחירים באתר?
האם היה איזשהו חג/אירוע?
האם היה משהו לאומי שהתרחש עכשיו? (סתם דוגמא אקראית שלא קורית בישראל הרבה – מלחמה)
האם יש סיבה לעליית ביקושים טבעית? (נניח רוב מעברי הדירות קורים ביולי-אוגוסט, אז אם יש לכם עסק לריהוט, מאוד הגיוני שיש עלייה טבעית בחודשים האלו).
האם אתם יודעים על שינוי משמעותי שקרה אצל מתחרים? לדוגמא אם הם עשו מבצע כסאח מטורף
האם היה שינוי רגולטורי? לדוגמא כמו שינוי רף המכס שקרה.
בקיצור, הבנתם את הרעיון. פשוט כמה שיותר מידע שתכניסו לשם – הניתוח שלכם יהיה יותר מדויק.
ובעצם את כל הטורים האלו אתם צריכים למלא עבור כל שבוע.
אמרתי מראש, כוס יין.
האא כן, ושני מסכים. בבקשה אל תנסו לעשות את זה מהלפטופ.
החדשות הטובות הן שמכאן סיימתם 95% מהעבודה.
על אמת.
השלב השני הוא בעצם לעשות את הניתוח.
ה-AI שעובד היום הכי טוב עם ניתוחים כמותניים מורכבים הוא לדעתי אופוס של קלאוד (המודל Opus 4.5, של Claude).
מה עושים?
מורידים את קובץ האקסל המטורף שיצרתם כקובץ CSV.
מעלים אותו לשיחה עם קלאוד.
פרומפט ראשוני:
אתה Data scientist מומחה לשיווק.
צירפתי קובץ נתונים (CSV) שבועי של עסק.
אני רוצה שתבצע ניתוח Marketing Mix Modeling (MMM) כדי להבין את האימפקט של כל ערוץ שיווקי.
דגשים טכניים לביצוע (חובה):
1. שימוש בקוד: בצע את כל החישובים באמצעות Python (Code Interpreter) בלבד.
2. מודל רגרסיה: אל תשתמש ברגרסיה ליניארית פשוטה. המודל חייב לכלול:
א. Adstock: חישוב השפעה מאוחרת ודעיכה (Decay) של פרסום לאורך זמן.
ב. Saturation: זיהוי תפוקה שולית פוחתת לכל ערוץ.
בידוד משתנים: נטרל השפעות חיצוניות של עונתיות (Seasonality), מבצעים (Promotions) ו[…] (תכניסו כאן את כל ההשפעות החיצוניות) כדי לחלץ את התרומה הנקייה של השיווק.
ומכאן מתחיל הכיף האמיתי.
אתם יכולים להתחיל לשאול אותו שאלות.
שימו לב: ai הוא באופן כללי עצלן. הוא יחפש דרכים לחסוך חישובים, והחישובים של ה-MMM הם מורכבים. אז צריך לנסח דברים נכון כדי לוודא שהוא לא מחרטט אתכם.
דוגמאות לשאלות שיעזרו לכם להבין את המצב הנוכחי:
1. נניח אם אני רוצה לדעת בכללי האם המותג שלי התחזק השנה לעומת השנה שעברה.
הרי אם אנחנו עושים עבודה טובה בשיווק לטווח הארוך, אנחנו רוצים לראות גדילה טבעית של מותג שהיא לא תלויה בפרסום.
ככה תנסחו את השאלה:
בצע Decomposition Analysis (פירוק מרכיבי המכירות) באמצעות קוד בלבד. אני רוצה שתבודד את רכיב ה-Base Sales (המכירות שאינן מיוחסות לפרסום, עונתיות או מבצעים).
אל תייצר גרפים או תמונות.
הצג לי טבלת השוואה של ממוצע ה-Base Sales השבועי בחצי השנה האחרונה לעומת התקופה המקבילה אשתקד (YoY). ציין בשורה התחתונה מהו אחוז הצמיחה או הירידה ברכיב הבסיס, כדי שאוכל להבין אם כוח המותג שלנו התחזק.
2. ואם נניח מעניין אותי כמה משפיענית מסוימת השפיעה על המכירות, לא רק בטווח הקצר של השת״פ, אלא כמה השפעה היה לה אחרי:
עכשיו אני רוצה להתמקד בהשפעה של משפיענית X (עמודה [שם העמודה]). בצע ניתוח מבוסס קוד שיענה על הדברים הבאים בטבלה:
טווח קצר (Direct Lift): כמה מכירות מיוחסות ישירות לשבוע שבו היא פרסמה (כולל השפעת קופונים אם יש)?
טווח ארוך (Carryover Effect): השתמש במודל Adstock כדי לחשב כמה מכירות נוספות הגיעו בשבועות שלאחר הפרסום כתוצאה מה'הד' שהיא יצרה. מהו ה-Decay Rate (קצב הדעיכה) של ההשפעה שלה?
אימפקט על המותג (Base Uplift): האם אתה מזהה עלייה מובהקת ב-Base Sales (מכירות אורגניות) בתקופה שלאחר הפעילות שלה בהשוואה לתקופה שלפניה?
סכם את הנתונים בטבלה המציגה את סך ה-ROI הכולל שלה (קצר + ארוך) ואל תייצר גרפים.
ונניח עכשיו שאלות קדימה:
1. אם אתם מתלבטים לגבי המבצע הקרוב האם לעשות קופון או האם לעשות הנחה באתר:
אני רוצה להבין מה מניע את הקהל שלי לקנות יותר בנפח גדול (Sales Volume). השווה בין שבועות של ירידת מחיר גורפת באתר (Price Drop) לבין שבועות של קופון (Coupon Code).
בצע ניתוח מבוסס קוד והצג לי בטבלה:
Incremental Lift: איזה סוג מהלך ייצר קפיצה גדולה יותר במכירות לעומת שבוע רגיל?
Conversion Power: האם אחד מהמהלכים גרם לעלייה משמעותית יותר ביעילות של ערוצי הפרסום (האם ה-CPA ירד יותר בזמן קופון או בזמן ירידת מחיר)?
The "Tail" Effect: איזה מהלך ייצר 'זנב' של רכישות שנמשך גם בימים שאחרי סיום המבצע?
שורה תחתונה: מה עובד טוב יותר על הקהל שלי ברמת המסה של המכירות?
2. ואם אני רוצה לדעת כמה תקציב בגוגל אני יכולה להעלות החודש בהתבסס על דאטה בשנה המקבילה ולהעלות את המכירות ככה בלי לרדת מהחזר השקעה על גוגל של פחות מ-8:
בהתבסס על ניתוח ה-MMM והנתונים מהתקופה המקבילה אשתקד (שנה שעברה באותם חודשים), אני רוצה שתבצע Budget Optimization ספציפי לגוגל.
הנחיות לסימולציה:
מהו התקציב המקסימלי שאני יכולה להוציא החודש בגוגל כך שה-Overall ROAS של הערוץ לא ירד מ-8?
קח בחשבון את ה-Saturation Curve (נקודת הרוויה) שזיהית – באיזה שלב ה-Marginal ROAS (ההחזר על השקל הנוסף) הופך להיות נמוך מדי?
השווה את התחזית הזו לביצועים של השנה שעברה כדי לוודא שהיא ריאלית מבחינת עונתיות.
הצג לי בטבלה:
תקציב נוכחי מול תקציב מומלץ.
צפי מכירות (Revenue Forecast).
ה-ROAS הצפוי (הבטחת עמידה ביעד של 8)
ואפשר להמשיך עוד ועוד אבל הפוסט צריך להיגמר מתישהו 🙊
אני סופר אוהבת את השיטה הזו והיא ממש עוזרת לי לקבל החלטות חכמות יותר בשיווק.
מקווה שעזרתי לעשות סדר בעניינים ושגם עשיתי לכם חשק לעשות ניתוחי MMM אצלכם (ובחינם! 😉)
