Интерактивное исследование моделей с помощью pyMC скачать в хорошем качестве

Интерактивное исследование моделей с помощью pyMC

Изучение интерактивных моделей маркетингового микса с учетом эффектов воронки продаж В этом видео Теему Сайлиноя из нашей лаборатории PyMC Labs рассматривает продвинутый подход к моделированию маркетингового микса (MMM), выходящий за рамки прямого влияния каналов. Мы рассмотрим: Как затраты на маркетинг в верхней части воронки влияют на эффективность в нижней части воронки, и это может повлиять на результаты моделирования. Интерактивную визуализацию кривых насыщения и отклика. Проведение интерактивного контрфактуального анализа с использованием полных апостериорных выборок. Создание быстрых и простых панелей мониторинга для обмена информацией с заинтересованными сторонами. Этот подход помогает понять, как ваши маркетинговые каналы взаимодействуют друг с другом, и избежать чрезмерного влияния каналов нижней части воронки, сохраняя при этом оценки неопределенности в вашей модели. 💻 Упомянутые ресурсы и инструменты: Репозиторий PyMC на GitHub – https://github.com/pymc-devs/pymc PyMC-Marketing - https://www.pymc-marketing.io/en/stable/ Репозиторий Teemu's Notebook - https://github.com/TeemuSailynoja/pym... 0:01 – Введение 0:25 – Моделирование причинно-следственных структур в маркетинговых каналах 0:44 – Пример: маркетинговая воронка и синтетические данные 1:26 – Добавление контрольных переменных и изменяющегося во времени базового уровня 2:04 – Подгонка модели и проверка KPI 2:43 – Влияние расходов на верхнем уровне воронки на каналы нижнего уровня 3:49 – Оптимизация графа модели с помощью апостериорных выборок 4:42 – Демонстрация интерактивного блокнота/панели мониторинга 5:00 – Кривые отклика и анализ вклада 6:02 – Контрфактический анализ: сценарии «Что если?» 6:44 – Интерактивная визуализация гипотетических маркетинговых расходов 7:31 – Производительность и вычислительная эффективность 7:37 – Заключение