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Measurement.

Server-side Tracking und Attribution, ohne Daten an Dritte zu verschenken.

Wenn iOS14 dein Tracking killt und der Cookie-Banner 40-70% deiner Conversions versteckt. Statistical MMM auf aggregate-Daten, keine PII, keine User-IDs, keine Cookies. Channel-Contribution + Saturation-Curves messbar.

5+
Channels modelliert
Weekly
Model Refresh
0 PII
Privacy-native
~95%
Konvergenz-Rate
Wie ich's löse

Wie ich das für dich aufsetze.

  • Bayesian MMM auf aggregate-Daten, kein PII-Risiko
  • Saturation-Curves pro Channel, klare Diminishing-Returns
  • Weekly Refresh, monthly Board-Update
  • Privacy-native by construction, GDPR-clean
Toolchain
PyMC-MarketingBigQueryAirbyteCloud RunLooker StudiodbtGeo-TestsBayesian InferencePyMC-MarketingBigQueryAirbyteCloud RunLooker StudiodbtGeo-TestsBayesian Inference
Saturation-Curves

Jede Kurve = ein Channel. Y-Achse: Beitrag zum Revenue. X-Achse: Spend. Flacher Bereich = diminishing returns, da ist das Geld verbrannt.

Beispiel-Workflow

Beispiel: Wöchentliches Modell-Update

  1. 01Daily Channel-Spend Sync (Fivetran/Airbyte → BigQuery)
  2. 02Wöchentlicher PyMC-Marketing-Job auf Cloud Run
  3. 03Saturation-Curves + Contribution-Plot generiert
  4. 04Looker-Dashboard für C-Level, neue Budget-Allokation

Soll ich dir das bauen?

30 Min Demo. Ich zeig dir den Aufbau live an einem realen Setup.