Atualizar o modelo

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A forma e a frequência de atualização do modelo dependem da frequência dos dados (por exemplo, diária ou semanal) e do período em que a equipe de marketing toma decisões. Se as decisões forem trimestrais, recomendamos executar o modelo a cada trimestre. A janela de dados pode ser expandida a cada execução para que os dados mais antigos ainda tenham influência na estimativa mais recente.

Considere o seguinte:

• O Meridian não modela a eficácia da mídia como variável com o tempo. Portanto, a decisão de descartar dados antigos em vez de anexar novos é uma compensação entre viés e variância. A anexação de novos dados reduz a variância porque você tem mais dados, o que pode aumentar o viés se a eficácia e as estratégias de mídia tiverem mudado drasticamente ao longo do tempo.

• Anexar uma pequena quantidade de dados pode causar um grande efeito nos resultados porque, em geral, as estimativas de MMM têm grande variância.

• Ao anexar novos dados, você pode definir as distribuições a priori para que elas correspondam às distribuições a posteriori dos resultados anteriores aos dados anexados. Essa ação incentiva os resultados antigos a corresponder aos novos, e pode haver motivos comerciais válidos para isso. Recomendamos que você defina as distribuições a priori com base no conhecimento anterior e na intuição, e é perfeitamente válido que essa intuição seja fundamentada por resultados anteriores de MMM. Você define até que ponto os resultados anteriores de MMM devem informar seu conhecimento e intuição anteriores. No entanto, considere que a definição de distribuições a priori que correspondem aos resultados de uma MMM anterior contabiliza os dados anteriores duas vezes.