5 分钟快速上手

从零到第一份 MMM 报告，只需要 5 分钟。跟着下面的步骤操作。

⏱ 全程约 5 分钟

1

注册账户 ~1 分钟

访问 SparkX MMM 平台，使用邮箱注册一个免费账户。无需信用卡，立即开始。

提示：如果你是团队用户，注册后可以在设置中邀请同事加入你的组织。

前往注册 →

2

上传你的数据 ~1 分钟

准备一份 CSV 或 Excel 文件，包含以下列：

日期列（date 或 day）— 日/周/月均可
渠道花费列 — Google_Spend, Meta_Spend, TikTok_Spend 等
结果列 — revenue 或 sales 或 conversions

最低要求：20 行数据即可运行分析。推荐至少 26 周的周度数据以获得更可靠的结果。

数据上传界面 — 拖拽 CSV 文件即可自动识别列

下载示例 CSV 模板

3

运行 Instant Mode ~2 分钟

点击「Instant Mode」按钮，系统会自动执行 9 步 Pipeline，全程透明可见：

① 数据质量检查 + 自动列识别
② 探索性数据分析 (EDA)
③ 渠道相关性分析
④ 特征工程 (Adstock + Hill 变换)
⑤ Ridge 回归建模
⑥ Bootstrap 置信区间
⑦ 渠道 ROI 与贡献度归因
⑧ 饱和曲线拟合
⑨ 预算优化建议 + AI 洞察

✓ 2 分钟后你将获得：完整的 ROI 报告、渠道贡献分解、饱和曲线、AI 执行摘要

为什么是 Ridge？Instant Mode 默认使用 Ridge 引擎（秒级出结果 + Block Bootstrap CI），适合快速验证。如需 Bayesian 或时变参数建模，切换到 Expert Mode 选择 PyMC / Bayesian MCMC / TVP 引擎。

4

查看分析结果 ~1 分钟

分析完成后，结果页面包含以下模块：

ROI 概览 — 每个渠道的投入产出比和贡献度
响应曲线 — 每个渠道的边际收益递减点
贡献分解 — 时间序列上各渠道的贡献拆分
实际 vs 预测 — 模型拟合度可视化

分析结果界面 — ROI 柱状图 + 响应曲线 + 贡献分解

5

与 AI 对话追问 ~30 秒

在 AI 洞察面板中，Claude 会自动生成：

执行摘要（一页纸说清楚结论）
风险提醒（哪些渠道 ROI 不稳定）
行动建议（下一步应该怎么调整预算）

试试问："TikTok 的 ROI 为什么比 Google 高？" 或 "如果我增加 $10k 预算，应该分给哪个渠道？"

6

优化预算 & 导出报告 ~30 秒

在预算规划页面，拖动滑块做 What-if 场景模拟，系统会实时计算收入变化。

给定预算 → 最大化收入（系统推荐最优分配）
给定收入目标 → 最小化花费（反向优化）

✓ 一键导出 HTML 报告，可直接分享给团队或客户

下载示例报告 →

接下来可以做什么

深入了解 Expert Mode

7 步配置向导，手动选择引擎和参数，适合数据科学团队

查看产品文档 →

7 种引擎详解

Ridge / PyMC / Bayesian MCMC / Nevergrad / TVP / Meridian / Robyn

引擎参考 →

API 集成

通过 REST API 将 MMM 集成到你的工作流和仪表板

升级到 Pro

解锁全部 7 种引擎、AI 洞察和预算优化功能

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