La sección de carga de datos automatiza el proceso de carga y preparación de datos históricos para su análisis MMM en Morpheus.
Esta funcionalidad revolucionaria que ofrece Morpheus te permite integrar sus fuentes de datos, clasificarlas por tipo y formatearlas correctamente para construir un modelo predictivo que mida el impacto de diferentes factores en tu KPI.
¿Cuáles son las ventajas de utilizar la sección de carga automatizada de datos en Morpheus?
Uno de los mayores desafíos en el Marketing Mix Modeling (MMM) es la extracción y preparación de datos, que a menudo puede ser compleja, consumir mucho tiempo y ser propensa a errores.
La sección de carga de datos automatizada en Morpheus simplifica y acelera este proceso, brindándote una forma perfecta de extraer, organizar y clasificar tus datos históricos.
Al aprovechar los conectores de Dataslayer.ai y las funciones de clasificación inteligente de Morpheus, puedes integrar rápidamente datos de múltiples fuentes, eliminando el esfuerzo manual y garantizando que sus datos estén listos para el entrenamiento del modelo en solo unos pocos pasos.
Esta automatización no solo ahorra tiempo, sino que también reduce la posibilidad de inconsistencias en los datos, lo que te permite concentrarte en generar información útil a partir de tu modelo.
¿Cómo funciona el proceso de carga automática de datos?
1. Inicia el proceso
Para comenzar, haz clic en el botón “ Nuevo modelo ”. Aparecerá una ventana emergente que muestra los conectores de datos en los que ya has iniciado sesión a través de Dataslayer.ai, junto con los conectores recomendados que pueden resultar útiles para tu análisis. Puedes seleccionar las cuentas que deseas incluir o cargar un archivo CSV con tus datos históricos si es necesario.
2. Selecciona tus fuentes de datos
Selecciona tus fuentes de datos de la lista de cuentas conectadas. Si necesitas agregar una nueva fuente de datos, puedes conectarla directamente mediante los conectores recomendados o cargar un archivo CSV. Esta flexibilidad garantiza que puedas incorporar datos de varias plataformas, como datos de gasto en medios, análisis de sitios web o factores externos.
3. Clasifica tus datos
Una vez seleccionadas las fuentes de datos, el siguiente paso es clasificarlas en tres categorías:
- Canales de medios: dónde inviertes el presupuesto de marketing (por ejemplo, anuncios digitales, televisión, prensa, etc.).
- Variables contextuales: Factores externos que pueden influir en tu KPI, como la estacionalidad, las vacaciones, los datos de la competencia o las condiciones económicas.
- KPI (Indicador Clave de Rendimiento): la métrica que deseas medir, como ventas, ingresos o registros de clientes.
4. Estructuración automática de datos
Después de clasificar los datos, Morpheus los organiza automáticamente en una tabla estructurada. La plataforma alinea los datos de todas las fuentes según el período de tiempo correcto (semanal) y garantiza que estén listos para el proceso de modelado. Este paso minimiza el riesgo de que los datos estén desalineados y los prepara para el análisis.
5. Procede al entrenamiento del modelo
Una vez que hayas confirmado que sus datos están correctamente estructurados y alineados, puedes continuar con el siguiente paso. Morpheus utilizará estos datos para entrenar su modelo de Marketing Mix Modeling, lo que te permitirá generar información útil sobre la eficacia de tu marketing.
¿Puedo editar mis datos después de haberlos cargado?
¡Sí puedes!
Una vez dentro del modelo, dirígete a la sección "Mis datos". Si necesitas realizar algún cambio en las fuentes de datos, puedes simplemente hacer clic en el botón "Editar configuración" que se encuentra sobre el dataset.
Esto te permite volver atrás y modificar la clasificación de tus fuentes de datos o actualizar los datos en sí, lo que garantiza que su modelo siga siendo preciso y esté actualizado. Esta flexibilidad garantiza que pueda refinar y optimizar continuamente su modelo a medida que haya nuevos datos disponibles o que sus necesidades de datos cambien.
¿Estás listo para simplificar tu Marketing Mix Modeling?
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