Идеальное руководство по освоению сезонности и повышению бизнес-результатов

Perfect guide to mastering seasonality and improving business results

 

Компании тратят миллиарды долларов ежегодно на рекламу, чтобы увеличить осведомленность и интерес потребителей к своим продуктам и стимулировать больше покупок. Целевые рекламные кампании запускаются для привлечения широкой аудитории и привлечения новых клиентов. Реклама распространяется через различные медиа: телевидение, радио, журналы, онлайн-платформы, социальные сети и даже магазины, чтобы достичь широкой аудитории. В связи с изобилием вариантов и необходимостью максимизации возврата инвестиций (ROI), эффективное распределение рекламных ресурсов представляет собой значительную проблему. Именно здесь моделирование медиа-микса становится важным для оптимизации затрат на рекламу и максимизации ROI. Оценивая, сколько денег следует потратить на определенные медиа-каналы для достижения конкретных целей (например, увеличение продаж или распространение бренда), моделирование медиа-микса является полезным инструментом для компаний. Это позволяет сравнить результаты различных каналов и выявить возможности для улучшения и разумного распределения ресурсов. Анализ данных позволяет компаниям точно настраивать свои маркетинговые подходы, повышать стоимость своих затрат и ускорять достижение своих бизнес-целей. Моделирование медиа-микса – это статистический анализ, в котором анализируются исторические данные о рекламе, включая затраты, показы или клики, продажи товаров, привлечение новых клиентов и т.д., чтобы понять влияние различных медиа-каналов на бизнес-результаты. Это позволяет компаниям оптимизировать свой рекламный бюджет и увеличить ROI.

Помимо влияния медиа-каналов, моделирование медиа-микса также учитывает внешние факторы, такие как проведение акций, праздники или особые события, которые могут повлиять на продажи. Это делается для избежания переоценки влияния производительности медиа-каналов.

Однако одним из самых важных факторов, с которыми компании должны справляться и включать в свои модели медиа-микса, является сезонность.

• MS SQL против MySQL Сравнение гигантов баз данных
• Масштабирование иерархической кластеризации для больших данных
• Что такое EDI? Об электронном обмене данными

 

Что такое сезонность и почему она важна для медийной рекламы

 

Простыми словами, мы можем определить сезонность как характеристику временных рядов, в которых мы можем наблюдать предсказуемое и регулярное поведение, которое повторяется ежегодно. Таким образом, мы можем сказать, что любое предсказуемое и повторяющееся ежегодно изменение поведения является сезонным.

Но в чем разница между сезонностью и циклическим эффектом? Циклические эффекты могут охватывать различные периоды времени. Они могут продолжаться дольше или короче одного года, например, увеличение продаж устройств для фильтрации воды в регионе из-за некоторой неисправности, которая может произойти в водопроводе. Этот эффект не является регулярным или предсказуемым и может не повторяться каждый год. В то же время, увеличение продаж препаратов от гриппа из-за сезона гриппа может быть отнесено к сезонным, так как оно повторяется каждый год с декабря по февраль и может быть предсказано.

Но почему сезонность важна для медийной рекламы? Сезонность влияет на моделирование медиа-микса прежде всего двумя способами. Во-первых, наблюдается изменение паттернов потребления медиа, и, во-вторых, наблюдается изменение эффективности рекламы. Как мы уже обсуждали, как моделирование медиа-микса может помочь маркетологам понять влияние различных медиа-каналов на их продажи или другие ключевые показатели эффективности, такие как привлечение новых клиентов. Включение сезонности в эти модели позволяет рекламодателям более точно отразить изменения эффективности рекламы, которые происходят в течение года. Например, в праздничные сезоны различные медиа-каналы могут наблюдать увеличение числа зрителей или более высокую вовлеченность, что делает их более успешными в достижении своей целевой аудитории. Рекламодатели могут максимизировать эффективность своих планов распределения медиа, когда они признают и учитывают сезонность. Они могут модифицировать свои рекламные бюджеты, кампании и выбор каналов, чтобы соответствовать сезонным трендам и спросу потребителей. Это гарантирует, что маркетинговые усилия сосредоточены во время, когда они наиболее вероятно окажут максимальное воздействие, тем самым оптимизируя возврат от рекламных инвестиций.

 

Как выглядит сезонность в данных временных рядов?

 

Мы можем включить сезонность в модели медиа-микса, используя сезонные факторы или фиктивные переменные, чтобы представить конкретные сезонные события, такие как праздники. Эти факторы отражают влияние разных временных периодов на реакцию медиа и помогают корректировать прогнозы модели. Эти переменные отражают влияние разных временных периодов на реакцию медиа и помогают в прогнозировании модели.

В Python у нас есть библиотека Statsmodel, известная как seasonal_decompose, которая может помочь генерировать сезонные переменные. Библиотека разделяет временной ряд на три компонента: тренд, сезонность и остатки. Сезонность может быть представлена двумя видами моделей: аддитивной или мультипликативной.

Для простоты предположим, что мы имеем дело с аддитивной моделью. Аддитивная модель может использоваться, когда дисперсия временного ряда не изменяется при разных значениях временного ряда. Математически мы можем представить аддитивную модель следующим образом, где отдельные компоненты тренда, сезонности и остатка складываются вместе.

   

 

Фактор тренда

 

Компонент тренда описывает изменение временного ряда, которое происходит на протяжении более длительного периода времени и более систематично. Он отражает фундаментальное увеличение или уменьшение ряда и дает представление о общем тренде, а также о величине данных, собранных за продолжительный период времени. Он полезен для определения базового паттерна данных, а также направленности данных. На рисунке 1 мы видим сезонное разложение дохода за 8 месяцев, и если мы посмотрим на тренд, мы увидим, что в летние месяцы года доход снижается. Это понимание может быть решающим для рекламодателей, так как они могут разработать изменение стратегии или своего паттерна расходования.

 

Фактор сезонности

 

Фактор сезонности относится к повторяющимся паттернам, которые происходят в течение более короткого периода времени, часто в течение одного года. Это представление о частых колебаниях, которые происходят в результате внешних влияний, таких как погода, праздники или другие культурные события. Повторяющиеся пики и впадины, характерные для сезонности, отражают регулярности, которые могут быть предсказаны в данных. На рисунке 1 выше мы видим, что есть пики каждый второй месяц, что может помочь бизнесам определить некоторые внешние влияния, оказывающие влияние на доход.

 

Фактор остатка

 

Случайные и необъяснимые вариации, которые нельзя отнести к тренду или сезонности, представлены остаточным компонентом, который также известен как ошибка или шум. Он учитывает любые колебания или аномалии, которые все еще присутствуют после учета компонентов тренда и сезонности. Доля данных, которая не поддается прогнозированию и не имеет систематического паттерна, обозначается остаточным компонентом.

 

Проблемы, возникающие при анализе сезонности

 

1. Несколько сезонностей: В определенных временных рядах можно наблюдать несколько сезонных паттернов на дневном, недельном и месячном уровне, что сложно уловить с помощью простого сезонного разложения и может потребовать более сложных процессов.

2. Разреженность данных: Если у нас нет равномерно распределенных данных в течение определенного периода времени, например, если у нас есть редко выборочные данные или очень мало точек данных, это может повлиять на оценку сезонности. Поэтому рекомендуется иметь ежедневный или еженедельный набор данных как минимум на протяжении 2 лет для более качественной оценки сезонности.

3. Нестационарность: Если временной ряд имеет изменяющуюся дисперсию, это повлияет на оценку сезонности.

   Ограниченное или разреженное количество данных внутри определенного сезона может затруднить точную оценку сезонных эффектов, особенно при работе с короткими временными рядами или редко выборочными данными.

4. Нерегулярности: Часто в данных есть выбросы из-за некоторых внешних факторов, которые могут исказить анализ сезонности. Рекомендуется проводить предварительный анализ данных перед анализом сезонности, такой как обнаружение и удаление выбросов.

Наконец, мы увидели, как сезонность влияет на моделирование медиамикса и определяет стратегические бизнес-решения. Маркетологи могут оптимизировать свои рекламные тактики и распределение бюджета на основе колебаний потребительского поведения и рыночной динамики на протяжении всего года, включая сезонность в модели медиамикса. Понимание сезонных паттернов позволяет фирмам нацелиться на правильную демографическую группу, выбрать лучшие медиаканалы и времени свои рекламные кампании для максимального эффекта. Компании могут повысить эффективность и эффективность своих рекламных активностей, увеличить вовлеченность клиентов, генерировать продажи и, в конечном счете, улучшить свою отдачу от инвестиций, используя информацию анализа сезонности. Сезонность позволяет фирмам адаптировать и настраивать свои маркетинговые тактики в соответствии с изменяющимися потребностями и предпочтениями потребителей, что дает им конкурентное преимущество в изменчивой среде.     Майух Майтра – это Data Scientist в Walmart, работающий в области моделирования медиамикса со стажем более 5 лет. От создания моделей исследования результатов на основе процессов Маркова в области здравоохранения до проведения моделирования медиамикса на основе генетических алгоритмов, я участвовал не только в оказании влияния на жизнь людей, но и в повышении бизнеса на новый уровень с помощью значимых идей. До присоединения к Walmart я имел возможность работать в качестве менеджера по науке о данных в GroupM в сфере рекламных технологий, старшего сотрудника по науке о решениях в Axtria в области здравоохранения и исследования результатов и технологического аналитика в ZS Associates. Помимо профессиональных ролей я был членом жюри и технического комитета нескольких конференций с рецензируемыми материалами, имел возможность оценивать несколько технических наград и хакатонов.