Xây dựng mô hình hỗn hợp tiếp thị Bayesian với Google Meridian: Đo lường ROI và tối ưu ngân sách

Trong bài hướng dẫn này, chúng ta sẽ xây dựng một quy trình mô hình hóa hỗn hợp tiếp thị (marketing mix modeling) theo phương pháp Bayesian hoàn chỉnh bằng cách sử dụng Google Meridian. Chúng ta bắt đầu bằng việc cài đặt các thư viện cần thiết, xác minh khả năng hỗ trợ GPU và khám phá tập dữ liệu tiếp thị cấp độ địa lý (geo-level), bao gồm các thông số về lượt hiển thị quảng cáo, chi phí, các biến kiểm soát, chương trình khuyến mãi, chuyển đổi, dân số và doanh thu. Sau đó, chúng ta ánh xạ các cột dữ liệu thô vào lược đồ dữ liệu của Meridian, xác định các phân phối tiên nghiệm (priors) dựa trên ROI có thể diễn giải được và cấu hình mô hình trước khi huấn luyện bằng phương pháp lấy mẫu NUTS (No-U-Turn Sampler) cho cả phân phối tiên nghiệm và hậu nghiệm. Sau khi huấn luyện, chúng ta đánh giá độ hội tụ và độ chính xác dự báo, kiểm tra đóng góp của từng kênh, ROI, ROI biên, hiệu quả, adstock, độ bão hòa, các đường cong phản hồi, đồng thời sử dụng Analyzer API để trích xuất các chỉ số hậu nghiệm tùy chỉnh. Chúng ta kết thúc quy trình bằng việc tối ưu hóa ngân sách cố định và linh hoạt, tạo các báo cáo HTML có thể chia sẻ và lưu lại mô hình đã huấn luyện để tái sử dụng.

Chúng ta cài đặt Google Meridian với sự hỗ trợ của TensorFlow trên GPU và nhập các thư viện cần thiết cho việc mô hình hóa, trực quan hóa và phân tích. Chúng ta xác minh môi trường chạy, phát hiện các GPU khả dụng và tải tập dữ liệu tiếp thị cấp độ địa lý giả lập của Meridian. Chúng ta cũng thực hiện phân tích khám phá ban đầu bằng cách xem xét các chiều dữ liệu, phạm vi ngày, phân bổ chi phí và xu hướng chuyển đổi quốc gia.

Chúng ta ánh xạ các cột dữ liệu thô vào lược đồ mong đợi của Meridian bằng cách sử dụng CoordToColumns. Chúng ta xác định các trường liên quan đến phương tiện truyền thông trả phí, chi phí, kênh tự nhiên, biến kiểm soát, phương pháp xử lý, dân số, KPI và doanh thu trước khi tải dữ liệu đầu vào đã được cấu trúc. Sau đó, chúng ta cấu hình các phân phối tiên nghiệm dựa trên ROI, tạo đặc tả mô hình và khởi tạo mô hình Meridian.

Chúng ta lấy mẫu từ phân phối tiên nghiệm và huấn luyện mô hình Bayesian bằng phương pháp lấy mẫu NUTS hậu nghiệm trên nhiều chuỗi. Chúng ta đánh giá độ hội tụ bằng các chẩn đoán R-hat, so sánh các phân phối tiên nghiệm và hậu nghiệm, đồng thời đánh giá độ khớp của mô hình so với các kết quả quan sát được. Chúng ta cũng phân tích độ chính xác dự báo, đóng góp của từng kênh, ROI, ROI biên và hiệu quả của phương tiện truyền thông.

Chúng ta kiểm tra các đường cong phản hồi của kênh, sự suy giảm adstock và hành vi bão hòa Hill để hiểu về lợi nhuận giảm dần và hiệu ứng kéo dài (carryover effects). Chúng ta sử dụng Analyzer API để trích xuất các giá trị ROI hậu nghiệm và tính toán giá trị trung bình cũng như khoảng tin cậy ở cấp độ kênh. Chúng ta cũng tính toán các so sánh xác suất giữa các kênh, kiểm tra các chỉ số tóm tắt và truy xuất các ước tính kết quả gia tăng.

Chúng ta tối ưu hóa chi phí tiếp thị trong cả hai kịch bản: ngân sách cố định và mục tiêu ROI. Chúng ta trực quan hóa các phân bổ được đề xuất, thay đổi chi phí, mức tăng kết quả dự kiến và các vị trí tối ưu trên đường cong phản hồi. Sau đó, chúng ta tạo các báo cáo HTML, lưu và tải lại mô hình đã huấn luyện, đồng thời xác minh rằng mô hình được khôi phục tạo ra các ước tính ROI tương tự.

Tóm lại, chúng ta đã phát triển một khung làm việc toàn diện để đo lường hiệu suất truyền thông và chuyển đổi các ước tính từ mô hình Bayesian thành các quyết định tiếp thị thực tế. Chúng ta đã xác thực mô hình bằng cách sử dụng các chẩn đoán hội tụ và chỉ số dự báo trước khi diễn giải kết quả ở cấp độ kênh, giúp chúng ta tránh việc dựa vào các ước tính không ổn định hoặc gây hiểu lầm. Chúng ta đã đánh giá từng kênh bằng cách sử dụng đóng góp, ROI, ROI biên, hiệu quả, hiệu ứng kéo dài và độ bão hòa, đồng thời sử dụng các giá trị hậu nghiệm để định lượng sự không chắc chắn và so sánh các kênh theo xác suất. Sau đó, chúng ta chuyển đổi những thông tin chi tiết này thành các phân bổ ngân sách tối ưu theo kịch bản ngân sách cố định và mục tiêu ROI. Cuối cùng, chúng ta xuất kết quả và lưu lại mô hình đã huấn luyện, cho phép lặp lại phân tích, kiểm tra các kịch bản mới và điều chỉnh quy trình cho dữ liệu kinh doanh thực tế mà không cần chạy lại các bước tốn kém về mặt tính toán.

Xem TOÀN BỘ MÃ NGUỒN tại đây. Ngoài ra, hãy theo dõi chúng tôi trên Twitter và đừng quên tham gia cộng đồng 150k+ ML SubReddit của chúng tôi và đăng ký nhận Bản tin. Khoan đã! Bạn có dùng Telegram không? Bây giờ bạn cũng có thể tham gia cùng chúng tôi trên Telegram.

Bạn cần hợp tác với chúng tôi để quảng bá GitHub Repo, trang Hugging Face, sản phẩm mới hoặc hội thảo trực tuyến của bạn? Hãy kết nối với chúng tôi.

Sana Hassan, thực tập sinh tư vấn tại Marktechpost và là sinh viên chương trình bằng kép tại IIT Madras, có niềm đam mê trong việc ứng dụng công nghệ và AI để giải quyết các thách thức thực tế. Với sự quan tâm sâu sắc đến việc giải quyết các vấn đề thực tiễn, anh mang đến một góc nhìn mới mẻ về sự giao thoa giữa AI và các giải pháp trong đời sống.