MMM-Datensatz: 156 Wochen, die vor dem Modellieren zu prüfen sind.
Stand des Nachweises
Was reproduziert wurde und was es nicht belegt.
Die Noroa-CSV-Datei, ihr Modell und Python prüfen 156 Wochen, 15 Variablen, 12 Holdout-Wochen und die Nutzungsverbote. Sie belegen weder Marktleistung noch kausale Gültigkeit.
- Technische Spezifikation des Noroa-Datenprofils, Spezifikation auf Französisch (öffnet in einem neuen Tab)
v1, 31. August 2026 · CC BY 4.0 · Spezifikation auf Französisch · Methodendokument von marketing-mix.net. Die Zahlen sind illustrativ: Es handelt sich nicht um Marktmessungen.
Was zu unterscheiden ist
Drei Bedingungen vor jeder Berechnung.
Gemeinsame Granularität
Alle Variablen müssen auf derselben Woche, demselben Gebiet und demselben kommerziellen Perimeter aggregiert sein. Eine nationale Ausgabe, die mit Teilverkäufen verbunden wird, erzeugt eine Beziehung ohne wirtschaftliche Deutung.
Stabile Definitionen
Nettoumsatz, Marge, Ausgaben, Impressions und Promotionen müssen dieselbe Rechenregel behalten. Ein nicht dokumentierter Werkzeugwechsel sieht aus wie eine Leistungsänderung.
Nutzbare Variation
Ein durchgehend aktiver Kanal mit nahezu festem Budget ist von der Tendenz schwer zu unterscheiden. Vollständigkeit ersetzt keine unabhängige Variation.
Methode
Entscheiden, ob die Daten MMM-tauglich sind
- 01Die Perimeter abstimmen
Währung, Steuern, Retouren, Gebiete, Produkte, Wochen und Buchungskalender für jede Quelle prüfen.
- 02Die Variation profilieren
Minimum, Maximum, Variationskoeffizient, Nullwochen und Korrelationen zwischen Kanälen messen.
- 03Die Ereignisse dokumentieren
Preisänderungen, Promotionen, Fehlbestände, Eröffnungen, Wettbewerb und Tests ergänzen, die das Ergebnis beeinflussen oder der Kalibrierung dienen.
- 04Die Validierung reservieren
Einen jüngeren Zeitraum vor jeder Schätzung isolieren und seine Verwendung in den gelernten Transformationen untersagen.
Das Datenblatt Noroa
Der synthetische Datensatz des Referenzfalls macht 15 Variablen, zwei Kalibrierungsereignisse und 12 für die Validierung reservierte Wochen sichtbar.
| Woche | Umsatz € | Suche € | Social € | Video € | Verfügbarkeit |
|---|---|---|---|---|---|
| 2023-01-02 | 764.152 | 32.584 | 27.284 | 19.674 | 0,976 |
| 2023-01-09 | 805.137 | 32.309 | 26.360 | 17.689 | 0,977 |
| 2023-01-16 | 821.854 | 33.547 | 27.121 | 16.408 | 0,973 |
Reproduktion, Schulung und Methodentests erlaubt. Branchenbenchmarks und Behauptungen realer Leistung untersagt.
Eine vollständige Tabelle, die zwei Kanäle nicht trennen kann
Paid Social und Video wurden 31 Wochen lang gemeinsam erhöht und 27 Wochen lang gemeinsam gesenkt. Ihre Ausgabenkorrelation erreicht 0,94.
Selbst ohne fehlenden Wert kann das Modell den Effekt je nach Priors dem einen oder dem anderen zurechnen. Die Einzelbeiträge schwanken um 60 %, während ihre Summe bei 11 % stabil bleibt.
Eine gruppierte Lesart Social + Video zulassen oder durch einen Test Variation schaffen. Eine getrennte Allokation auf Basis dieser instabilen Koeffizienten ablehnen.
Voraussetzungen
Was erfüllt sein muss, um zu handeln.
- 01
Jede Variable besitzt Definition, Einheit, Quelle, Eigentümer und Transformationshistorie.
- 02
Das Variationsprofil und die Korrelationen zwischen Kanälen werden vor dem Modell geprüft.
- 03
Preis, Promotionen, Distribution, Verfügbarkeit und wichtige Ereignisse sind abgedeckt.
- 04
Ein Validierungszeitraum wird vor der Schätzung eingefroren.
Grenzen
Was diese Analyse nicht belegt.
- Der Datensatz Noroa ist simuliert und bildet keinen realen Markt ab.
- Statistische Qualität garantiert nicht, dass alle Störvariablen beobachtet wurden.
- Eine lange Reihe korrigiert weder einen Definitionsbruch noch eine fehlende Variation.
Quellenangaben
Zitierte Literatur.
- Gebru, T. et al. (2021), „Datasheets for Datasets“, Communications of the ACM.
- Wilkinson, M. D. et al. (2016), „The FAIR Guiding Principles“, Scientific Data.
- Jin, Y. et al. (2017), Google Research.