Vyhodnocovanie v marketingu: Marketing Mix Modeling vs Multi Touch Attribution

Práce porovnává dva přístupy, které firmy používají k měření vlivu marketingu: atribuci v Google Analytics 4 (MTA) a modelování marketingového mixu (MMM). Cílem práce je ukázat, proč tyto metody často přinášejí rozdílné výsledky a jak mohou ovlivnit rozhodování o marketingovém rozpočtu. V teoretické části jsou vysvětleny základy atribučních modelů a také to, jak MMM pracuje s daty, časovými řadami a vnějšími faktory. Praktická část využívá týdenní data e-commerce firmy a vytváří bayesovský MMM, který vyhodnocuje přínos jednotlivých marketingových kanálů. Výsledky ukazují, že MTA a MMM připisují tržby kanálům odlišně a mohou vést k rozdílným doporučením pro investice. V závěru práce jsou uvedena doporučení, jak tyto metody rozumně používat v praxi a na co si dát pozor při interpretaci jejich výsledků.

The thesis compares two approaches that companies use to measure the impact of marketing: attribution in Google Analytics 4 (MTA) and Marketing Mix Modeling (MMM). The aim of the thesis is to explain why these methods often produce different results and how they can influence marketing budget decision-making. The theoretical part explains the fundamentals of attribution models and describes how MMM works with data, time series, and external factors. The practical part uses weekly data from an e-commerce company and builds a Bayesian MMM to evaluate the contribution of individual marketing channels. The results show that MTA and MMM assign revenue to channels differently and can lead to different investment recommendations. In the conclusion, the thesis provides recommendations on how to use these methods sensibly in practice and what to consider when interpreting their results.