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Adobe Mix Modeler 功能
行銷度量模型
賦能團隊以可擴展、可重複的方式快速取得量身定制的見解並評估行銷 ROI 和預算計劃。Mix Modeler 透過自助式介面提供可自訂的模型設定和輸出，因此團隊可以不斷取得相關見解、視覺效果和模型透明度，從而增強對結果的信心。
靈活的模型設定
團隊可根據獨特的業務目標和特點快速自訂和完善模型設定。這有助於提高輸出的相關性和準確性，並加強預測。
- 獨特的業務特徵。 考慮業務特點，包括行銷接觸點、行銷活動日期範圍、先前信念，以及促銷行事歷等內部和外部因素。
- 模型變化版本。 根據不同的變數、維度和結果集（如收入、銷售數量和銷售線索）建立模型變化版本。
- 模型管理。 利用直觀的自助式介面隨時檢視、管理、設定、訓練模型以及對其評分。
AI 和機器學習算法
AI 和機器學習 (ML) 算法在後台執行，並會根據您的數據、業務特點和目標自動訓練模型，從而隨著時間的推移提高行銷度量結果和預測的準確性。
- 乘法回歸模型。 使用以乘法脊回歸分析為基礎的模型，考慮跨通道協同效應和媒體互動，這對準確的行銷度量和預測性通道規劃至關重要。
- 更快地獲得結果。 善用最新數據，利用 AI 和 ML 算法持續分析和調整，從而更快地獲得深入見解。此外，Mix Modeler 中的 Adobe AI 可自動執行典型的手動度量工作流程，以便您可以快速擴展、節省資源並縮短實現價值的時間。
業務因素見解
從影響行銷績效的內部和外部業務因素中擷取數據，從而加強度量、預測和規劃。
- 內部和外部因素。 為內部業務因素（如價格變動、促銷行事歷和品牌認知度調查結果）以及外部市場和經濟因素（如股票價格變動、失業率、消費者支出報告和競爭表現）擷取數據集。
- 預測影響。 預測內部和外部因素對行銷目標的增量影響，並將預測輕鬆納入情境規劃，以加強行銷投資的相關性和信心。
模型見解
利用豐富的模型見解來指導您的策略和最佳化，例如行銷績效摘要、通道貢獻和遞增性評分，以及隨著時間的推移深入探究歷史績效的選項，或事件級歸因見解。
- 遞增性評分。 使用 ROI 對行銷通道的增量影響進行度量和評分，辨識績優和績差的通道，為通道策略和預算分配的最佳化機會提供指導。
- 邊際回應曲線。 直觀顯示和比較行銷通道投資所產生的邊際收益，並確定支出開始產生遞減收益的收支平衡點。
- 歷史概觀。 以視覺效果探索歷史績效，其中顯示按通道劃分的支出、按財政季度和產品劃分的轉化率和支出、接觸點支出以及接觸點數量。
- 歸因見解。 在有事件級數據的情況下，可以更仔細地瞭解接觸點在行銷活動中的效果。
模型透明度
透過瞭解模型結果的統計顯著性，讓您對投資和規劃決策更有信心。
- 模型評估。 探索量度和視覺效果來評估您的模型，比較實際、預測和剩餘轉化率。
- 模型品質量度。 利用定義模型準確性和擬合度的產業標準模型評估量度（包括 R2、MAPE 和 RMSE），進一步評估您的模型擬合度和品質。
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為團隊提供自訂見解以大規模評估 ROI 和預算
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Adobe Mix Modeler 具有敏捷和可擴展的度量模型，可持續提供相關的見解、視覺效果和模型透明度。
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2024-10-24
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Adobe Mix Modeler 具有敏捷和可擴展的度量模型，可持續提供相關的見解、視覺效果和模型透明度。
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