s*********e
发帖数: 1051 | 1 想向做marketing的老师请教一下，market mix model 到底是怎么会事？数据应该如何
组织？统计上如何实现？
多谢了！ |
j******k
发帖数: 109 | |
s*********e
发帖数: 1051 | 3 也问了以前的同事，说是用线性规划。
【在 j******k 的大作中提到】
: http://en.wikipedia.org/wiki/Marketing_mix_modeling
: Basically it is still logistic regression.
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l*********s
发帖数: 5409 | 4 linear programming is for getting the optimized solution.Not the model itself.
【在 s*********e 的大作中提到】
: 也问了以前的同事，说是用线性规划。
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g****8
发帖数: 2828 | 5 好多学科就是把基本的统计模型拿去，搞个fancy的名字。忽悠人 |
s*********e
发帖数: 1051 | 6 能展开说说吗？
谢谢！
itself.
【在 l*********s 的大作中提到】
: linear programming is for getting the optimized solution.Not the model itself.
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l*********s
发帖数: 5409 | 7 LP is embarrassingly simple. It is just brutal force/exhaustive search with
constraints. e.g, in market mix, budget is the constraint, the revenue or
profit is the target criterion.
【在 s*********e 的大作中提到】
: 能展开说说吗？
: 谢谢！
:
: itself.
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g**********l
发帖数: 214 | 8 请问有牛人能介绍一下什么有用的资料吗？（书或paper）
最好是 online 和 offline media 的都有的 MMM
谢谢 |
s*********e
发帖数: 1051 | 9 解大规模的线性优化也不是容易的事，有时还不一定有唯一解呢。
另外，目标函数的形式如何得到呢？设置约束有些什么讲究呢？
多谢!
with
【在 l*********s 的大作中提到】
: LP is embarrassingly simple. It is just brutal force/exhaustive search with
: constraints. e.g, in market mix, budget is the constraint, the revenue or
: profit is the target criterion.
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D******n
发帖数: 2836 | 10 LP's limitation is its beeing L, I guess.
with
【在 l*********s 的大作中提到】
: LP is embarrassingly simple. It is just brutal force/exhaustive search with
: constraints. e.g, in market mix, budget is the constraint, the revenue or
: profit is the target criterion.
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s*********e
发帖数: 1051 | 11 what do you mean by "beeing L"?
【在 D******n 的大作中提到】
: LP's limitation is its beeing L, I guess.
:
: with
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D******n
发帖数: 2836 | 12 target function is linear,
too simplified in many problems, at least the academic ones.
【在 s*********e 的大作中提到】
: what do you mean by "beeing L"?
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g**********l
发帖数: 214 | 13 还有没有大牛可以说一下怎么得到target function的?
因为比如说我增加20% budget in one kind of media spending, 比如说, paid
search, 好像至少还要知道两个方面才能知道target function 吧?
1) supply curve (我增加20% 预算, 可以得到的click 一般不会是20% more. 所以怎
么estimate 这个曲线)
2) return to scale curve (如果多了10%的click, 那么conversion会有怎么样的
diminishing return) |
s*********e
发帖数: 1051 | 14 另外，这个优化方程的矩阵是在每个人的信息基础上建立的还是在每个市场或分销渠道
的信息基础上建立的呢？
【在 s*********e 的大作中提到】
: 解大规模的线性优化也不是容易的事，有时还不一定有唯一解呢。
: 另外，目标函数的形式如何得到呢？设置约束有些什么讲究呢？
: 多谢!
:
: with
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s*********e
发帖数: 1051 | 15 这个问题问得好，是个考虑事情的人。
其实很多表面上简单的东西，想细了还是不简单的。
【在 g**********l 的大作中提到】
: 还有没有大牛可以说一下怎么得到target function的?
: 因为比如说我增加20% budget in one kind of media spending, 比如说, paid
: search, 好像至少还要知道两个方面才能知道target function 吧?
: 1) supply curve (我增加20% 预算, 可以得到的click 一般不会是20% more. 所以怎
: 么estimate 这个曲线)
: 2) return to scale curve (如果多了10%的click, 那么conversion会有怎么样的
: diminishing return)
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l*********s
发帖数: 5409 | 16 You can model it in either of these two frameworks. The first option is
intuitively more appealing, but it is also harder to implement as it requires knowledge in Bayesian methodology.
【在 s*********e 的大作中提到】
: 另外，这个优化方程的矩阵是在每个人的信息基础上建立的还是在每个市场或分销渠道
: 的信息基础上建立的呢？
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