Dieser Artikel beschreibt, wie ein Modellierungslauf für ein Media Mix Modelling in Mercury gestartet wird.

  1. Stelle sicher, dass du mindestens ein Modellierungs-Projekt bereits angelegt hast oder lege ein neues an.
  2. Klicke das relevante Modelling-Projekt an und füge einen neuen Modellierungslauf hinzu, indem du auf eine der beiden nachfolgend in der Grafik hervorgehobenen Schaltflächen klickst:

  3. Als erstes findet die Modell-Definition statt, dabei müssen eine Modellierungsart, eine Ziel KPI und ein Adstocktyp ausgewählt werden. Optional kann über den Datumsbereich der Datensatzes zeitlich weiter eingegrenzt werden. Als letztes kann optional noch ein Kommentar hinzugefügt werden.

    Klicke auf "Weiter", sobald alle Angaben erfasst sind.

    • Modellierungsart:
      Aktuell kannst du zwischen "Ridge Regression" oder "Bayesian" wählen. In Zukunft werden weitere Modellierungs-Optionen folgen.

    • Ziel KPI:
      Ist immer Kunden-individuell und entsprechend abhängig vom angelieferten Datensatz.

    • Adstocktyp:
      Gibt an, wie nachhaltig die Werbung wirkt. So gibt es verschiedene Einflüsse, die je nach Mandant und Produkt unterschiedlich ausfallen und sich entsprechend auf die Wirkdauer der geschalteten Werbung auswirken.
      Es kann zwischen drei verschiedenen Wirkungsgraden gewählt werden.
      • Direkte Wirkung - sofort nachlassend
      • Direkte Wirkung - zeitversetzt nachlassend
      • Zeitversetzte Wirkung - nachlassend
         
  4. Als nächstes werden alle relevanten Variablen und ihre erwartete Wirkung gesetzt. Weitere Variablen kannst du über den "⊕Variable hinzufügen" Button ergänzen oder durch einen Klick auf das "Papierkorbsymbol" löschen.
    Zur Auswahl stehen drei Typen von Variablen, deren Variable-Inhalte sich u. a. vom angelieferten Datensatz mitbestimmt werden:

    - Bezahlte Media, bspw. Image Total, Image Klassik / Digital etc.
    - Organische Media, bspw. Newsletter usw.
    - Andere Einflussfaktoren, bspw. Lufttemperatur, Preisindizes, Feiertage, Sonnenscheindauer usw.
    Anmerkung: Die zur Verfügung stehenden Variablen sind auch abhängig vom vorhandenen Datensatz und können sich somit unterscheiden.

    Auch bei der "erwarteten Wirkung" stehen drei Verschiedene Parameter zur Auswahl:

    - Keine Vorgabe: Dem System wird keine Vorgabe gemacht, wie diese Variable wirken könnte
    - Positiv: Erwartet wird, dass die Variable einen positiven Effekt auf das Modelling hat
    - Negativ: Erwartet wird, dass die Variable einen negativen Effekt auf das Modelling hat
    Hinweis: Die erwartete Wirkung von bezahlten und organischen Medien ist immer als positiv vorgegeben.

    Für jede Variable kannst du Hyperparameter bestimmen, falls diese von den vorgegebenen Grenzen ausweichen.
    Zusätzlich kann man auch die Systemvariablen "Saisonalität" und "Trend" anwenden. Diese kannst du je nach Fall an- oder ausschalten. Bei Bedarf kann man auch "Feiertage" als Systemvariable haben. Bei täglichen Datensätzen kommt auch ein Button "Wochentag" dazu.
    Klicke auf "Weiter", nachdem alle Variablen erfasst wurden.
  5. Im dritten und letzten Schritt können alle Eingaben noch einmal geprüft werden, bevor sie per Klick auf den "Absenden" Button in den Modellierungslauf gegeben werden.

  6. Anschließend wird der Modellierungslauf gestartet. Dabei kann der Status auf der Projekt-Übersicht eingesehen werden.

    Der Status auf "FERTIG" kennzeichnet, dass der Modellierungslauf durchgelaufen ist.
    Um dich die Ergebnisse anzusehen, Klicke auf den Pfeil rechts:

    In diesem Artikel kannst du mehr über Modelling Ergebnisse und deren Interpretation lesen.