MMM open-source: strumento di transizione o soluzione permanente?

Questo articolo è stato scritto da Mathieu Lepoutre e Arnaud Parent.

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Per molte organizzazioni, le librerie MMM open-source possono essere l'elemento centrale di una soluzione a lungo termine o addirittura permanente. Questo è particolarmente vero quando:

• Flessibilità e potenza sufficienti: gli strumenti open-source soddisfano le esigenze dell'organizzazione in termini di flessibilità, personalizzazione e prestazioni. Molti pacchetti MMM open-source, come quelli costruiti su framework bayesiani, sono altamente sofisticati e in grado di gestire efficacemente modelli complessi.
• Le capacità di personalizzazione soddisfano le esigenze: Le organizzazioni che richiedono un alto grado di personalizzazione o che operano in mercati di nicchia possono trovare negli strumenti open-source il controllo e l'adattabilità di cui hanno bisogno. Questi strumenti possono essere adattati a contesti aziendali specifici in modi che potrebbero risultare difficili con il software commerciale non disponibile.
• Sensibilità ai costi: Alcune organizzazioni, in particolare quelle più piccole, possono scoprire che le soluzioni open-source offrono un perfetto equilibrio tra costi e funzionalità, rendendole una valida opzione a lungo termine senza l'onere finanziario di costosi strumenti proprietari.
• Supporto e sostenibilità della comunità: Gli strumenti open-source con comunità forti e attive spesso ricevono aggiornamenti, miglioramenti e supporto continui, rendendoli sostenibili per un uso a lungo termine. Finché lo strumento si evolve con le esigenze del settore e i progressi tecnologici, può rimanere un bene prezioso a tempo indeterminato.

Per la stragrande maggioranza degli inserzionisti, MMM open-source rappresenta una soluzione facile da implementare che risponde in modo efficace e duraturo alle loro esigenze, garantendo al contempo un rapido ritorno sugli investimenti. Per maggiori dettagli, potete consultare il nostro precedente articolo: Avete bisogno di un MMM open-source? Per i marchi che investono decine di milioni in pubblicità, i pacchetti open-source sono un punto di partenza o un trampolino di lancio verso modelli e soluzioni più complessi e sofisticati. Le librerie open-source funzionano molto bene, ma man mano che gli inserzionisti diventano più sofisticati, richiedono analisi aggiuntive su più dimensioni. Ad esempio, una distinzione per categorie di prodotti, per segmenti di clienti o di pubblico, per canali di distribuzione o per differenziare tra campagne di marca e campagne di branding. Mentre i modelli open-source possono generare efficacemente insight per una sola dimensione, esistono ancora tecniche di data science per gestire due dimensioni in una libreria open-source. Tuttavia, quando si tratta di tre o più dimensioni, i modelli open-source tendono a non funzionare.

Le aziende che operano in mercati complessi, come quelli con basi di clienti altamente segmentate, canali di vendita multipli o influenze esterne significative come i vincoli normativi e le fluttuazioni economiche, spesso scoprono che i modelli iniziali sviluppati con pacchetti open-source non colgono appieno le sfumature del loro mercato. In questi casi, il passaggio a modelli più sofisticati e personalizzati offre comunque vantaggi significativi e un rapido ritorno. Allo stesso modo, anche se i pacchetti open-source offrono flessibilità, non sempre sono in grado di soddisfare le esigenze specifiche di alcuni mercati. Ad esempio, le aziende che operano in settori in rapida evoluzione o con comportamenti unici dei clienti potrebbero richiedere modelli avanzati in grado di integrare dati in tempo reale, gestire interazioni complesse, offrire approfondimenti granulari, prevedere con maggiore precisione le tendenze future o fornire funzionalità avanzate di pianificazione e simulazione degli scenari. Anche la ricerca potrebbe essere un altro buon esempio, illustrato in questo articolo Come modellare accuratamente i motori di ricerca in MMM con modelli basati su agenti.

Inoltre, per le aziende che si trovano nella prima fase del MMM in-housing, gli strumenti open-source possono essere fondamentali per esplorare i vantaggi dell'in-housing o per creare modelli proof-of-concept in modo economico e a basso rischio. Essi consentono agli inserzionisti di perfezionare iterativamente i loro modelli in base alle intuizioni e ai feedback ricevuti, di testare le ipotesi e di sperimentare diversi approcci, nonché di costruire modelli di base e di ottenere le prime intuizioni.

Inoltre, questi pacchetti offrono un modo molto operativo per entrare in funzione, ottimizzare la fase di apprendimento, costruire un'esperienza interna e affinare la comprensione dei MMM. Questa fase può fornire una preziosa esperienza prima di passare a soluzioni più avanzate, eventualmente proprietarie, che offrono prestazioni più elevate o funzionalità aggiuntive.

Una volta che un'azienda identifica le lacune specifiche dei modelli open-source, può iniziare la transizione verso soluzioni più complesse e più adatte a queste esigenze uniche. In questo contesto, 55 ha gradualmente implementato diverse soluzioni, inizialmente sfruttando algoritmi open-source come base, che sono stati poi ibridati con altri approcci, tra cui la modellazione basata su agenti, aggiungendo miglioramenti funzionali che hanno fornito significativi vantaggi decisionali. Scoprite come approfondire le simulazioni di strategie di marketing con i modelli basati su agenti.

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