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Adobe Mix Modeler 功能
营销评估模型
支持团队以可扩展、可重复的方式快速获取量身定制的洞察，并评估营销投资回报率和预算计划。Mix Modeler 通过自助式界面提供可定制的模型配置和输出，让团队能够持续获取相关的洞察、可视化和模型透明度，以增强对结果的信心。
灵活的模型配置
团队可根据独特的业务目标和特征快速定制和优化模型配置。这有助于提高输出的相关性和准确性，并加强预测。
- 独特的业务特征。 考虑业务特征，包括营销接触点、营销活动日期范围、先验信念以及内外部因素，比如促销日历。
- 模型变体。 基于不同的变量组合、维度和结果（比如收入、销售量和潜在客户）来创建模型变体。
- 模型管理。 通过直观的自助界面，随时查看、管理、配置、训练和评分模型。
AI 和机器学习算法
由于 AI 和机器学习 (ML) 算法在后台运行，并会根据您的数据、业务特征和目标自动训练模型，营销评估结果和预测的准确性会随时间推移而不断改善。
- 乘法回归模型。 使用基于乘法岭回归分析的模型，将对准确的营销评估和预测性渠道规划至关重要的跨渠道协同效应和媒体互动考虑在内。
- 快速获取结果。 AI 和机器学习算法可利用最新数据不断分析和调整，帮助更快地获取深入洞察。此外，Mix Modeler 中的 Adobe AI 可将典型的手动衡量工作流程自动化，让您可以快速扩展、节省资源并加快实现价值的速度。
业务因素洞察
通过从影响营销效果的内外部业务因素中摄取数据，改善衡量、预测和规划。
- 内外部因素。 摄取内部业务因素的数据集，包括价格变化、促销日历和品牌知名度调查结果，以及外部市场和经济因素的数据集，包括股价变动、失业率、消费者支出报告和竞争表现。
- 预测的影响。 预测内外部因素对营销目标的增量影响，并轻松地将预测纳入场景规划中，以提高营销投资的相关性和可靠性。
模型洞察
通过丰富的模型洞察（例如汇总的营销绩效、渠道贡献和增量评分）以及更深入地了解一段时间内的历史绩效的选项或事件级归因洞察，指导您的策略和优化。
- 增量评分。 使用投资回报率来衡量营销渠道的增量影响并评分，从而识别表现较好和较差的渠道，以帮助发现渠道策略和预算分配的优化机会。
- 边际响应曲线。 可视化并比较您在各营销渠道投资所产生的边际回报，并确定支出开始出现回报递减的盈亏平衡点。
- 历史概述。 通过可视化了解历史效果，这些可视化展示按渠道划分的支出、按财政季度和产品划分的转化和支出、接触点支出以及接触点数量。
- 归因洞察。 当有事件级数据可用时，深入了解营销活动中接触点的有效性。
模型透明度
通过了解模型结果的统计显著性，增强对投资和规划决策的信心。
- 模型评估。 了解可用于评估模型的指标和可视化，比较实际、预测和剩余的转化。
- 模型质量指标。 使用定义模型准确性和拟合度的行业标准模型评估指标（包括 R2、MAPE 和 RMSE）进一步评估模型拟合度和质量。
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为团队提供定制的洞察，以用于大规模评估投资回报率和预算。
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Adobe Mix Modeler 具有敏捷且可扩展的衡量模型，能够持续提供相关洞察、可视化以及模型透明度。
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2024-10-24
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Adobe Mix Modeler 具有敏捷且可扩展的衡量模型，能够持续提供相关洞察、可视化以及模型透明度。
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