开放源 MMM：过渡工具还是永久解决方案？

本文由 Mathieu Lepoutre和 Arnaud Parent.

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对许多组织而言，开源 MMM 库可以成为长期甚至永久解决方案的核心要素。在以下情况下尤其如此

• 足够的灵活性和功能：开源工具在灵活性、定制化和性能方面都能满足组织的需求。许多开源 MMM 软件包，如基于贝叶斯框架构建的软件包，都非常复杂，能够有效处理复杂的模型。
• 定制能力满足需求：需要高度定制化或在利基市场运作的组织可能会发现，开源工具提供了他们所需的控制和适应能力。这些工具可以根据特定的业务环境进行定制，而现成的商业软件可能很难做到这一点。
• 成本敏感性：一些组织，尤其是规模较小的组织，可能会发现开源解决方案在成本和功能之间实现了完美的平衡，使其成为一种可行的长期选择，而无需承担昂贵的专有工具带来的财务负担。
• 社区支持和可持续性：拥有强大、活跃社区的开源工具通常会得到持续更新、增强和支持，使其能够长期使用。只要工具随着行业需求和技术进步而发展，它就能无限期地成为宝贵的资产。

对于绝大多数广告商而言，开源 MMM 提供了一种易于实施的解决方案，可以有效、持续地满足他们的需求，同时快速获得投资回报。更多详情，请参阅我们之前的文章：您需要开源 MMM 吗？ 对于在广告上投资数千万的品牌来说，开源软件包是一个起点，也是 迈向更复杂、更先进的模式和解决方案的 垫脚石。开源库的表现非常出色，但随着广告主变得越来越复杂，他们需要在更多维度上进行额外的分析。例如，这包括按产品类别、按客户或受众细分、按分销渠道或按品牌和品牌营销活动进行区分。虽然开源模型可以有效地产生一个维度的洞察力，但在开源库中仍有一些数据科学技术可以处理两个维度。但是，当涉及到三个或更多维度时，开源模型往往就显得力不从心了。

在复杂市场中运营的公司也是如此，例如那些客户群高度细分、拥有多种销售渠道或受到监管限制和经济波动等重大外部影响的公司，往往会发现使用开源软件包开发的初始模型无法完全捕捉市场的细微差别。在这种情况下，转而使用更复杂的定制模型仍能带来显著收益和快速回本。同样，虽然开源软件包具有灵活性，但它们可能并不总能满足某些市场的特定需求。例如，瞬息万变的行业中的公司或具有独特客户行为的公司可能需要能够整合实时数据、管理复杂互动、提供细粒度洞察力、更准确地预测未来趋势或提供高级情景规划和模拟功能的高级模型。搜索也可以是另一个很好的例子，详见本文《如何在 MMM 中使用基于代理的模型对搜索引擎进行精确建模》。

此外，对于处于入驻式 MMM 第一阶段的公司而言，开源工具有助于探索入驻式的优势，或以低风险、低成本的方式创建概念验证模型。这些工具允许广告商根据所获见解和反馈迭代完善其模型，测试假设，尝试不同方法，以及建立基础模型并获得初步见解。

此外，这些软件包还提供了一种非常实用的方法来启动和运行，优化学习阶段，建立内部专业知识，并完善他们对 MMM 的理解。在过渡到更先进的、可能是专有的、提供更高性能或更多功能的解决方案之前，这一阶段可以提供宝贵的经验。

一旦公司确定了开源模型的具体差距，就可以开始过渡到更复杂的解决方案，以更好地满足这些独特的需求。在这种情况下，55 逐步部署了各种解决方案，最初利用开源算法作为基础，然后与其他方法（包括基于代理的建模）进行混合，增加功能增强，从而带来显著的决策优势。了解如何利用基于代理的模型深入进行营销战略模拟。

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