Моделирование функций отклика маркетинговых каналов. Marketing mix modeling

активностей, позволяющий измерить влияние текущей маркетинговой стратегии на целевую величину и оценить влияние будущих стратегий.
Дает ответы на ключевые вопросы:
• ROI текущей маркетинговой стратегии • Оптимальное распределение бюджета между маркетинговыми каналами, максимизирующее ROI

активностях и прочих внутренних и внешних факторах, оказывающих влияние на целевую величину
Моделирование путем регрессионного анализа на основе собранных данных
Анализ результатов регрессии, вкладов в целевую величину как индивидуальных маркетинговых каналов, так и всего микса
Оптимизация распределения бюджета между маркетинговыми каналами с целью максимизации ROI

в Marketing Mix Modeling является возможность явной атрибуции влияния на целевую переменную конкретным объясняющим переменным. В связи с этим предпочитаются параметрические регрессионные модели, а методы, где атрибуция невозможна или возможна лишь косвенно (напр. в методах на основе деревьев принятия решений через SHAP values) практически не используются.
Наиболее популярным выбором является линейная регрессия (OLS):
Вклад каждого фактора выражен в явном виде
Простота использования
Линейное приближение зачастую нелинейных процессов
Необходимость подбора параметров логистических кривых, decay и пр.
Возможные альтернативы:
Non-Linear Least Squares (NLLS): позволяет в явном виде ввести параметризованные функции отклика в регрессионное уравнение и оценить их параметры вместе с коэффициентами (если степеней свобод достаточно, для чего обычно не хватает данных)
Generalized Additive Model (GAM): максимальная гибкость в моделировании нелинейных процессов, однако результирующие функции отклика поддаются лишь косвенному контролю
Байесовское оценивание любого вышеописанного метода

построения модели на основе входных данных добавляется задача подбора вида функций отклика и их параметров для маркетинговых переменных, а также набор пострегрессионных процедур (напр. вычисление оптимального распределения бюджета)
Существующие решения:
Facebook Robyn (github.com/facebookexperimental/Robyn)