Descubre cómo los hiperparámetros de Morpheus mejoran tu Marketing Mix Modeling. Con este articulo comprenderás cada hiperparámetro disponible, su función y sus beneficios.
¿Qué son los hiperparámetros en el Marketing Mix Modeling?
Los hiperparámetros en MMM son ajustes predefinidos que determinan cómo un modelo aprende de los datos. A diferencia de los parámetros del modelo, que se aprenden de los propios datos (p. ej., el impacto de los anuncios de televisión en las ventas), los hiperparámetros se configuran antes del entrenamiento e influyen en el comportamiento del modelo.
Por ejemplo, en MMM, los hiperparámetros pueden controlar en qué medida el gasto de marketing pasado influye en el rendimiento futuro (efecto adstock), con qué rapidez disminuyen los retornos a medida que aumenta el gasto (saturación) o cómo se manejan factores externos como la estacionalidad.
¿Por qué son importantes los hiperparámetros?
- Mejora la precisión del modelo: ajusta el modelo para reflejar mejor la dinámica de marketing del mundo real.
- Evita el sobreajuste: asegúrate de que el modelo captura tendencias significativas sin ser demasiado sensible al ruido.
- Mejorar la interpretabilidad: ayuda a los especialistas en marketing y analistas a comprender cómo los canales de medios contribuyen a los resultados comerciales.
- Adaptarse a los conocimientos específicos del negocio: permite la personalización en función del conocimiento de la industria o el comportamiento histórico de marketing.
Si bien el ajuste de hiperparámetros puede mejorar el rendimiento del modelo, las herramientas MMM modernas como Morpheus pueden estimarlos automáticamente, lo que hace que su uso sea opcional.
Hiperparámetros en Morpheus
Importante: Morpheus estima automáticamente los hiperparámetros mediante técnicas bayesianas, sin necesidad de configuración manual. Los expertos con experiencia previa en marketing pueden realizar ajustes.
Morpheus proporciona varios hiperparámetros que pueden ajustarse para un mejor control del modelado MMM. A continuación, se muestra una lista de los hiperparámetros clave, sus distribuciones y sus funciones en el modelo.
Si editas cualquier configuración de hiperparámetro, puedes volver a la configuración del modelo predeterminada en cualquier momento.
1. Intercept
- Distribución: Normal
- Valores clave: Mean (μ = 0,2), Standard Deviation (σ = 2)
- Función: Representa el nivel base de la variable dependiente (por ejemplo, ventas) en ausencia de cualquier insumo de marketing.
2. Saturación Beta
- Distribución: Seminormal
- Función: Controla cómo se modela la saturación de los medios, garantizando que los gastos más altos presenten rendimientos decrecientes.
3. Saturación Lambda
- Distribución: Gamma
- Valores clave: Shape (α = 3), Rate (β = 1)
- Función: Define el efecto de saturación en respuesta al gasto de marketing.
4. Control gamma
- Distribución: Laplace
- Valores clave: Mean (μ = 2), Scale (b = 0,2)
- Función: Regulariza variables de control, como la estacionalidad o factores externos.
5. Gamma Fourier
- Distribución: Normal
- Valores clave: Mean (μ = 0), Standar Deviation (σ = 0,3)
- Función: Administra los componentes de la serie de Fourier para capturar tendencias periódicas en los datos.
6. Probabilidad
- Distribución: Normal
- Función: Define la distribución de probabilidad utilizada para el ajuste y la validación del modelo.
7. Adstock Alpha
- Distribución: Beta
- Valores clave: Shape (α = 2), Shape (β = 2)
- Función: Controla el efecto del stock publicitario, que determina cómo el gasto de marketing pasado se traslada a períodos futuros.
8. Retardo del efecto pico
- Distribución: Beta
- Valores clave: Shape (α = 1), Shape (β = 4)
- Función: Define el retraso entre la exposición del anuncio y su impacto máximo.
9. Tendencia del coeficiente
- Distribución: Normal
- Valores clave: Mean (μ = 0), Standar Deviation (σ = 1,5)
- Función: Captura tendencias a largo plazo independientemente de los esfuerzos de marketing.
¿Necesitas ajustar estos hiperparámetros?
Si no tienes experiencia con MMM o Morpheus, no necesitas configurar los hiperparámetros manualmente. Morpheus estimará estos valores mediante técnicas bayesianas, lo que garantiza que el modelo se adapte a tus datos. Sin embargo, si tienes conocimientos previos o un historial de los efectos del marketing, ajustar los hiperparámetros puede mejorar la precisión del modelo.
¿Cuándo ajustar los hiperparámetros?
- Si tu modelo está sobreajustado o subajustado, ajustar las distribuciones puede ayudar a equilibrar el sesgo y la varianza.
- Si tienes conocimientos previos del comportamiento de los medios: usa datos empíricos para definir valores realistas.
- Si ciertas variables exhiben una volatilidad extrema, la regularización mediante hiperparámetros puede mejorar la estabilidad.
Conclusión
Los hiperparámetros en Morpheus ofrecen a los usuarios avanzados una forma de perfeccionar su enfoque de Marketing Mix Modeling. Si bien son completamente opcionales, ayudan a garantizar un modelo más preciso e interpretable. Comprender cada hiperparámetro te permite tomar el control total de su proceso de MMM, lo que hace que sus insights sean más prácticos y precisos.