SparkX MMM 将复杂的营销组合建模变为任何人都能使用的工具。Instant Mode 自动选择最优引擎，Expert Mode 提供全部 8 引擎精细控制（RIDGE · PYMC · STAN · TVP · EXPERT · LIGHTGBM · MERIDIAN）— 智能预算优化，一个平台全部搞定。
从零配置 AI 分析到多引擎建模，从预算优化到数据科学诊断 — 每一步透明可追溯。
不需要数据科学家，不需要配置。上传 CSV，2 分钟内获得完整报告。AI 分析你的数据画像并选择最佳引擎 — 不被单一方法锁定。
SparkX 自动识别花费、渠道和结果列，运行数据质量检查，生成探索性分析 — 无需手动字段映射。
AI 根据你的数据画像选择并运行最优引擎。你获得渠道级 ROI、贡献分解和饱和/响应曲线 — 全程透明可追溯。
Claude 生成执行摘要、风险提醒和行动清单。可用自然语言追问。下载独立 HTML 报告与团队分享。
Instant Mode 分析你的数据画像，自动选择最合适的引擎 — 而非始终默认用一个。
不同场景需要不同引擎。SparkX MMM 让你选择 — 或让 AI 替你选 — 不被单一方法论锁定。
一次提交，并行跑 Ridge + PyMC（或任意引擎组合）。Champion 模式自动按 R² / MAPE 选出最优，下游预算优化、AI 洞察、情景模拟全部自动跟随 Champion。
基于 Hill 响应曲线，SparkX 计算每个渠道的边际增量 ROAS（miROAS）— 即下一块钱的回报。拖动滑块实时查看预测增量收入。双向优化：给定预算最大化增量收入，或给定收入目标最小化花费。
按渠道拖动预算滑块，预测增量收入即时更新。查看每个渠道的 miROAS — 下一块钱在哪里赚得最多。保存方案，并排对比，导出最优分配。
查看优化方案下每个渠道的增减，含前后对比和预测提升。
不用再盯着图表发呆。Claude 作为你的 AI 行动代理：生成执行摘要、风险提醒和优先级行动清单 — 例如"将 X 预算从渠道 A 移到 B，预期提升 Y%"。自然语言、中英双语、可直接执行。
Claude 将完整模型提炼为简洁的执行摘要：什么有效、什么过饱和、哪里该减、哪里该加。可追问，答案基于你的数据。
每个洞察附带一个优先级行动项：将 X 从渠道 A 重新分配到渠道 B，预期提升 Y%。可复制、分享、执行。
自动生成 8 页 PowerPoint 报告，含 ROI 柱图、贡献分解、响应曲线、预算建议和回测结果，CJK 字体自适应。也可导出独立 HTML 报告，发给任何人即可查看。
为技术严谨性提供完全透明：实际 vs 预测时间序列、残差分析、后验分布和渠道分解。审计人员会问的一切，这里都有。
查看模型拟合程度：实际 vs 预测时间序列、残差诊断和参数透明。Bootstrap 置信区间显示不确定性范围。
对于 Bayesian 引擎，检查每个参数的完整后验分布。在参数层面理解不确定性，而非仅看聚合结果。
无论你是营销经理还是数据科学家，SparkX MMM 都有适合你工作流的模式。
更快、更透明、更灵活 — 没有开源方案的复杂度。
| 特性 | SparkX MMM | Robyn（开源） | Meridian（开源） | Stan（开源） |
|---|---|---|---|---|
| 配置时间 | 0 秒 (Instant) | 数天 | 数天 | 数周 |
| 出结果 | < 2 min | 数小时 | 数小时 | 分钟-小时 |
| 需数据科学家 | 必须 | 必须 | 必须 | |
| 过程透明度 | 9 步全程可见 | 需读代码 | 需读代码 | 需读代码 |
| 多引擎 | 8 种 | 1 种 | 1 种 | 1 种 |
| 零配置 Instant Mode | < 2min | |||
| 双向优化 | 基础 | |||
| What-if 场景 | 实时滑块 | 手动 | 手动 | |
| 中文支持 | 原生双语 | |||
| AI 洞察 | Claude | |||
| Web 界面 | 命令行 | 命令行 | 命令行 |
所有开源工具免费使用，但需要编程技能和大量配置时间。SparkX MMM 提供同源方法论，零配置即可上手。
2 分钟内看完整流程。或试在线 Demo — 无需注册。
上传 CSV / Excel 或连接数据源。自动字段映射，然后 8 引擎度量每个渠道的真实增量贡献。
9 步透明 Pipeline。拖动 miROAS 滑块做 what-if 场景，对比分配方案，找到下一块钱在哪里赚得最多。
AI 行动代理提供优先级行动清单。下载报告，追问，每次运行反馈到 Champion 系统以优化下一次。
通过 CSV / Excel 上传任何平台的花费和销售数据。广告平台直连 API 正在开发中。
SparkX MMM 使用与 Facebook Robyn 和 Google Meridian 相同的基础 MMM 组件 — 经过验证、透明、可审计。
8 引擎可插拔：正则化回归（Ridge）、完整贝叶斯后验（PyMC / Stan / Meridian）、时变 ROI（SparkX TVP / Expert）、进化超参搜索（Nevergrad）、树模型（LightGBM）。Meridian 提供原生地理级池化，适合搭配地理增量实验校准。
基于与 Robyn 和 Meridian 同源的 MMM 方法论，使用学术界公认的组件。
不要扔掉你现有的归因。SparkX 应用 MMM 校准乘数修正你的 MTA 输出，让归因对齐真实增量。支持 Geo Lift Test 和 Conversion Lift 校准。（Beta 已上线）
采用 Supabase 行级权限（RLS）隔离，确保每个用户的数据仅对自己可见。上传的数据绝不会用于训练其他模型。