Modelagem unificada | Adobe Marketing Campaign Analytics | Adobe Portugal
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Recursos do Adobe Marketing Campaign Analytics

Modelagem unificada.

Conecte todos os dados de marketing e meça o impacto incremental de cada canal em uma visão única e consistente do desempenho, com tecnologia de patente pendente que unifica a modelagem de mix de marketing e a atribuição multitoque em um único modelo sob seu controle.

Base de dados e governança.

Conecte, harmonize e gerencie os dados de marketing na base de dados do Adobe CX Analytics para oferecer a cada modelo uma visão completa.

  • Ingestão de dados. Integre dados pagos, próprios e conquistados de plataformas de publicidade, comércio, CRM e banco de dados por meio de uma biblioteca de integrações e APIs, prontos para análise assim que chegam.
  • Integrações de mídia paga. Sincronize automaticamente os dados de campanha e gastos das plataformas de mídia paga compatíveis com conectores predefinidos, para manter os relatórios sempre atualizados sem reconfigurações repetidas.
  • Contexto e fatores de negócios. Adicione fatores externos, como variações no preço de ações ou taxas de desemprego, e fatores internos, como mudanças de preço, promoções ou pesquisas de percepção da marca, para separar os efeitos deles dos resultados de marketing.
  • Harmonização de dados. Alinhe campos de dados, canais e pontos de contato em todas as fontes para que os resultados tenham o mesmo significado para todas as equipes que os consultam.
  • Governança de dados. Use a governança de dados da Adobe Experience Platform para classificar dados sensíveis, definir políticas de uso e permissões baseadas em funções, e receber alertas quando alguém tentar violar uma política.
Tela do produto mostrando resultados de canais de marketing.
Dois gráficos usando transferência bidirecional para popular dados.

Estrutura de medição unificada.

Combine medições agregadas e no nível de eventos em um único modelo de IA causal, do mix completo de canais até os pontos de contato individuais.

  • Modelagem de mix de marketing. Entenda como cada canal impulsiona resultados a partir de dados agregados, incluindo canais offline, com uma abordagem que prioriza a privacidade.
  • Atribuição multitoque. Vá além da atribuição de último toque e visualize o impacto incremental de cada ponto de contato ao longo da jornada do cliente com acesso nativo a dados no nível de eventos em todo o CX Analytics.
  • Modelo de regressão multiplicativa. Capture como os canais interagem entre si, das sinergias entre canais até os retornos decrescentes, para que as previsões de ROI e orçamento de cada canal reflitam o desempenho do mix como um todo.
  • Informações a priori. Inclua conhecimentos de modelagens anteriores ou estudos independentes para calibrar o modelo e manter os resultados estáveis.
  • Medição de funil completo. Modele uma meta no topo do funil, como percepção da marca, junto com as conversões da parte inferior, para que as táticas que constroem demanda recebam o crédito pelas vendas subsequentes.

Configuração de modelos sob demanda.

Mantenha as previsões precisas à medida que a operação cresce, com modelos personalizados de acordo com os objetivos de negócios e aprimorados continuamente.

  • Gerenciamento de modelos. Crie, treine, pontue e publique modelos em um único fluxo de trabalho self-service, gerenciando-os conforme as necessidades do negócio e as condições de mercado evoluem.
  • Premissas do modelo. Defina os pontos de contato, os intervalos de datas e os fatores incluídos em cada modelo, e ajuste como ele trata o carryover, a saturação e a sazonalidade para refletir as condições reais.
  • Variações de modelo. Crie versões separadas do modelo para refletir diferentes resultados, como receita, unidades vendidas ou leads, reutilizando os mesmos dados e configurações.
  • Velocidade e agilidade. Reexecute, retreine ou recalcule qualquer modelo quando precisar, e adicione novas regiões e linhas de negócio sem refazer o trabalho com os dados.
Resultados da avaliação de modelo.

Transparência de modelo

Verifique o ajuste de cada modelo aos dados antes de tomar qualquer decisão com base nos resultados, e tenha os números em mãos quando a liderança precisar.

  • Real vs. previsto. Compare resultados reais, previstos e residuais lado a lado para identificar onde o modelo acerta e onde fica aquém.
  • Métricas de ajuste. Visualize R², MAPE e RMSE em uma única tela, as medidas padrão que cientistas de dados usam para avaliar o ajuste do modelo.
  • Métricas de ajuste de treinamento. Revise as métricas de ajuste de treinamento que mostram como os modelos aprendem com dados históricos, ajudando as equipes a avaliar a estabilidade e adequação do modelo antes de confiar nos resultados.

Saiba como usar os recursos de modelagem unificada.

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