Bild av upklyak på Freepik
 

Företag spenderar miljarder årligen på reklam för att öka deras produktmedvetenhet och intresse hos konsumenterna vilket leder till fler köp. Riktade annonser eller kampanjer lanseras för att nå en bredare publik för att skaffa nya kunder till sina produkter. Annonser sänds genom flera medier, de kan sändas på tv, radio, tidningar, online, via sociala medier och till och med i butiker för att nå en bred publik. På grund av överflöd av alternativ och nödvändigheten att maximera avkastningen på investeringen (ROI), utgör effektiv allokering av reklamresurser en betydande utmaning. Det är här mediemixmodellering blir av största vikt för företag att optimera sina reklamutgifter och maximera sin avkastning. Genom att uppskatta hur mycket pengar som bör spenderas på vissa mediekanaler för att uppnå specifika mål (som ökad försäljning eller varumärkeskännedom), är mediemixmodellering ett användbart verktyg för företag. Detta gör att de kan jämföra olika kanalers prestanda och identifiera var det finns möjligheter till förbättringar, och spendera resurser på ett vettigt sätt. Datadrivna insikter gör att företag kan finjustera sina marknadsföringsmetoder, öka värdet av sina utgifter och påskynda processen att nå sina affärsmål. Mediemixmodellering är en statistisk analysteknik där man analyserar historiska annonsdata inklusive utgifter, annonsvisningar eller klick som levereras, produktförsäljning, nya kunder som förvärvats etc. för att förstå effekterna av olika mediekanaler på affärsresultat. Detta gör det möjligt för företag att optimera sin annonsbudgetportfölj och öka sin avkastning på investeringen.

Utöver påverkan av mediekanaler tar mediemixmodellering även hänsyn till externa faktorer som om företaget körde några kampanjer, helgdagar eller någon speciell händelse som kan ha påverkat försäljningen. Detta görs för att undvika varje form av överskattning av effekten av mediekanalernas prestationer.

Men en av de mest kritiska faktorerna som företag måste ta itu med och införliva i sina mediemixmodeller är säsongsvariation.

Enkelt uttryckt kan vi definiera säsongsvariationer som en egenskap hos tidsseriedata där vi kan observera förutsägbart och regelbundet beteende som upprepas årligen. Således kan vi säga att varje beteendefluktuation som är förutsägbar och återkommer varje år är ett säsongsbeteende.

Men hur skiljer sig säsongsvariation från cyklisk effekt? Cykliska effekter är de som kan sträcka sig över olika tidsperioder. De kan vara längre eller kortare än ett år, till exempel ökad försäljning av vattenfiltreringsanordningar i en region på grund av något fel som kan ha uppstått i vattenledningen. Denna typ av effekt är inte regelbunden eller förutsägbar och kanske inte upprepas varje år. Medan en ökning av försäljningen av influensamediciner på grund av influensasäsongen kan karakteriseras som säsongsbetonad eftersom den upprepas varje år från december till februari och kan förutsägas.

Men varför är säsongsvariationer viktigt för mediareklam? Säsongsvariationer påverkar i första hand mediemixmodellering på två sätt. För det första observeras en förändring i mediekonsumtionsmönster, och för det andra en förändring i reklameffektivitet. Som vi diskuterade ovan hur mediemixmodellering kan hjälpa marknadsförare att förstå effekterna av olika mediekanaler på deras försäljning eller andra nyckeltal som t.ex. nya kundförvärv. Införlivandet av säsongsvariationer i dessa modeller gör det möjligt för annonsörer att mer exakt återspegla de förändringar i annonsresultat som sker under året. Till exempel under semestertider kan olika mediekanaler observera ökad tittarsiffra eller högre engagemang, vilket gör dem mer framgångsrika när det gäller att nå sina respektive målgrupper. Annonsörer kan maximera effektiviteten i sina medieallokeringsplaner när de erkänner och tar hänsyn till säsongsvariationer. De kan ändra sina reklambudgetar, kampanjer och kanalval för att anpassa sig till säsongens trender och efterfrågan från konsumenter. Detta garanterar att marknadsföringsinsatser koncentreras under tider då de med största sannolikhet ger maximal effekt, vilket optimerar avkastningen på annonsinvesteringar.

Vi kan införliva säsongsvariationer i mediemixmodeller genom att använda säsongsfaktorer eller dummyvariabler för att representera specifika säsongsbetonade händelser som helgdagar. Dessa faktorer fångar inverkan av olika tidsperioder på mediarespons och hjälper till att anpassa modellens förutsägelser därefter. Dessa variabler fångar inverkan av olika tidsperioder på mediarespons och hjälper till med modellens förutsägelse.

I Python har vi ett Statsmodel-bibliotek känt som seasonal_decompose, som kan hjälpa oss att generera säsongsvariabler åt oss. Biblioteket delar upp en tidsserie i tre komponenter, nämligen trend, säsongsvariation och restprodukter. Säsongsvariationer kan representeras av två typer av modeller, antingen additiv eller multiplikativ. 

För enkelhetens skull, låt oss anta att vi har att göra med en additiv modell. En additiv modell kan användas när variansen i tidsserien inte ändras över olika värden i tidsserien. Matematiskt kan vi representera en additiv modell enligt följande där de individuella komponenterna trend, säsongsvariation och residual adderas.

 
Figur 1: Säsongsuppdelning av intäkter över 8 månader

Trendfaktor

Trendkomponenten beskriver förändringen i tidsserien som sker över en längre tidsperiod och är mer systematisk. Den återspeglar den grundläggande ökningen eller minskningen i serien och ger en indikation på den övergripande trenden såväl som omfattningen av data som samlats in under en längre tidsperiod. Det är till hjälp för att bestämma det underliggande mönstret för datan såväl som informationens riktning. I figur 1 har vi säsongsuppdelningen av intäkter över 8 månader, och om vi tittar på trenden ser vi att det sker en minskning av intäkterna under årets sommarmånader. Denna insikt kan vara avgörande för annonsörer eftersom de kan tänka ut en förändring i strategi eller deras utgiftsmönster.

Säsongsfaktor

Säsongsfaktorn avser återkommande mönster som sker under kortare tidsperioder, ofta inom ett år. Det är en representation av de frekventa svängningar som uppstår som ett resultat av yttre påverkan som vädret, helgdagar eller andra kulturella evenemang. De återkommande toppar och dalar som är karakteristiska för säsongsvariationer är en återspegling av de regelbundenheter som kan förutses inom data. I figur 1 ovan kan vi se att det finns toppar varannan månad som kan hjälpa företag att identifiera några externa influenser som påverkar intäkterna.

Restfaktor

De slumpmässiga och oförklarade variationer som inte kan hänföras till trenden eller säsongsvariationerna representeras av restkomponenten, som också kallas fel- eller bruskomponenten. Den tar hänsyn till eventuella fluktuationer eller anomalier som fortfarande finns kvar efter att trend- och säsongskomponenterna har beaktats. Den del av datan som är oförutsägbar och saknar ett systematiskt mönster betecknas med restkomponenten.

Utmaningar i säsongsanalys

1. Flera säsongsvariationer: I vissa tidsseriedata kan man observera flera säsongsmönster på en daglig, vecko- och månadsnivå, vilket är svårt att fånga med en enkel säsongsuppdelning och kan kräva mer komplexa processer.
2. Datasparsitet: Om vi ​​inte har jämnt fördelade data över en tidsperiod, dvs. om vi sällan har samplat data eller väldigt få datapunkter kan det påverka uppskattningen av säsongsvariationer. Därför rekommenderas det att ha en datauppsättning på daglig eller veckovis nivå i minst 2 år för bättre uppskattning av säsongsvariationer.
3. Icke-stationaritet: Om tidsseriedata har en föränderlig varians kommer det att påverka säsongsuppskattningen.

   Begränsade eller glesa datapunkter inom en viss säsong kan hindra en korrekt uppskattning av säsongseffekter, särskilt när det handlar om kortare tidsserier eller sällan samplade data.

4. Oegentligheter: Ofta har vi extremvärden i data på grund av vissa externa faktorer som kan förvränga säsongsanalysen. Det rekommenderas att utföra datascreening innan säsongsanalys utförs, såsom avvikande upptäckt och borttagning.

Slutligen såg vi hur säsongsvariationer påverkar modellering av mediamix och driver strategiska affärsbeslut. Marknadsförare kan optimera sin reklamtaktik och budgetfördelning baserat på svängningar i konsumentbeteende och marknadsdynamik under året genom att inkludera säsongsvariationer i mediemixmodeller. Genom att förstå säsongsmönster kan företag rikta in sig på rätt demografi, välja de bästa mediekanalerna och tajma sina reklamkampanjer för maximal effekt. Företag kan förbättra effektiviteten och effektiviteten i sina reklamaktiviteter, öka kundernas engagemang, generera försäljning och i slutändan förbättra sin avkastning på investeringar genom att använda säsongsanalysinformation. Säsongsvariationer gör det möjligt för företag att anpassa och skräddarsy sin marknadsföringstaktik för att motsvara skiftande konsumentkrav och preferenser, vilket ger dem en konkurrensfördel i en volatil miljö.
 
 
Mayukh Maitra är en Data Scientist på Walmart som arbetar inom mediamix-modelleringsområdet med mer än 5 års branscherfarenhet. Från att bygga Markovs processbaserade resultatforskningsmodeller för hälso- och sjukvård till att utföra genetiska algoritmbaserade mediamixmodelleringar, jag har varit involverad i att inte bara påverka människors liv utan också ta företag till nästa nivå genom meningsfulla insikter. Innan jag började på Walmart har jag haft möjligheten att arbeta som Data Science Manager i GroupM inom annonsteknikområdet, Senior Associate of Decision Science i Axtria som arbetar inom området hälsoekonomi och resultatforskning, och som teknologianalytiker i ZS Associates. Utöver mina yrkesroller har jag varit en del av jury och teknisk kommitté för flera referentgranskade konferenser, har haft möjlighet att döma flera tekniska utmärkelser och hackathons också.
 

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Fordon / elbilar, Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• ChartPrime. Höj ditt handelsspel med ChartPrime. Tillgång här.
• BlockOffsets. Modernisera miljökompensation ägande. Tillgång här.
• Källa: https://www.kdnuggets.com/2023/08/media-mix-modeling-ultimate-guide-mastering-seasonality-boosting-business-results.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-ultimate-guide-to-mastering-seasonality-and-boosting-business-results