Моделирование сценариев и прогнозирование для маркетологов
Инструмент для повышения эффективности управления маркетинговыми бюджетами
Инструмент для повышения эффективности управления маркетинговыми бюджетами
MARFOR отвечает не на вопрос «сколько мы потратили», а на вопрос «что получится, если распределить бюджет по-другому». На ваших данных и с честным разбросом, а не одной красивой цифрой.
Двигаете бюджет канала — видите, куда идёт выручка. Не по линейке: модель знает, где канал насыщается и вторая половина денег приносит вдвое меньше первой.
Задаёте сумму и ограничения — оптимизатор раскладывает её по каналам так, чтобы цель была максимальной. С учётом сезонности, насыщения и ваших жёстких KPI. Три стратегии: от осторожной до рискованной.
Каждый прогноз приходит с интервалом P10–P90. Видно не только то, чего вы ждёте, но и чем рискуете: где разброс узкий, а где ставка на удачу.
На снимках — демонстрационный проект «Электроника и гаджеты» на синтетических данных.
С доступом к одним и тем же числам и мощному ИИ, ваша команда может принимать более умные решения — вместе и быстрее.
Переходите от данных к инсайтам — быстро. Создавайте быстрые, надежные маркетинговые отчеты, которые имеют смысл.
Получите настраиваемую модель данных. Полагайтесь на всегда работающие, полностью обслуживаемые коннекторы данных.
Масштабируйте ваше предложение данных. Укрепляйте отношения агентство-клиент с надежными данными и отчетами.
Начните бесплатно — растите вместе с нами. Для команд и компаний — персональная поддержка и выделенные мощности.
Marketing Mix Modeling — статистическая модель, которая по истории расходов и продаж оценивает, какой вклад в выручку или заказы даёт каждый маркетинговый канал. В отличие от пиксельной атрибуции, MMM не нужны cookies и идентификаторы пользователей: модель видит связь бюджета и результата напрямую и учитывает сезонность, органику и промо.
Атрибуция по последнему клику отдаёт заказ каналу, через который пришёл последний визит, и не видит медийную рекламу, офлайн и отложенный эффект. MMM оценивает прирост, который канал даёт сверх того, что случилось бы и без него, — с учётом затухания эффекта во времени (adstock) и насыщения канала.
Вы задаёте общую сумму и ограничения по каналам — оптимизатор раскладывает бюджет так, чтобы целевой показатель был максимальным. Модель знает, где канал насыщается и следующий рубль приносит меньше предыдущего, поэтому переносит деньги туда, где отдача выше. Любое распределение можно проверить в сценарии «что если» до запуска.
Расходы по каналам и целевой показатель (выручка, заказы, лиды) по дням или неделям. Данные загружаются файлом или из подключённых источников. Чем длиннее история, тем точнее модель: чтобы она увидела сезонность, желательно не меньше года.
Ядро MARFOR — байесовская модель на открытой библиотеке PyMC: кривая насыщения Хилла, adstock, иерархия по срезам (регионам, категориям). Каждый прогноз приходит с интервалом P10–P90 — видно не только ожидаемый результат, но и риск. Данные обрабатываются в ClickHouse, поэтому десятки миллионов строк не помеха.
Да. MARFOR подключается к Claude по протоколу MCP: ассистент читает ваши сценарии, готовит правки бюджета с пробным прогоном и собирает дашборды. В самом MARFOR тоже есть встроенный ИИ-ассистент.
Присоединяйтесь к data-driven маркетологам, которые уже используют MARFOR для планирования бюджетов.
