Aurora Launch

Прогноз без истории. Confident, но не ленивый.

Hierarchical Bayesian transfer learning для лончей. Тренируем модель на близком бренде-доноре, делаем forecast для твоего нового продукта с честными доверительными интервалами. Posterior update когда придут реальные данные. В РФ - нет аналогов в этом ценовом сегменте.

Зачем

Classical MMM не работает для лончей. Это всегда было дырой.

Marketing Mix Modelling требует исторических данных. У бренда, который запускается завтра, таких данных нет. Что обычно делают:

  • Покупают Nielsen BASES - точечный test market за 5–15 млн ₽. Только для крупного бизнеса.
  • Заказывают консалтинг - 1–3 млн ₽, эконометрист считает руками, точечная оценка без CI.
  • Копируют cookies от похожего лонча - без формальной модели, на удачу.
  • Делают «экспертное мнение» в Excel - никаких математических гарантий.

Aurora Launch занимает gap между Excel и Nielsen BASES - 500k–1.5M ₽ за лонч, формальная Hierarchical Bayesian модель, distribution-free CI, posterior update.

Как работает

4-этапный workflow

01

Donor selection

Выбираешь близкий бренд-донор: из библиотеки Aurora (5–10 starter моделей по категориям) или загружаешь свою (BYOM - bring your own model).

02

Donor training

Aurora тренирует hierarchical Bayesian model на данных донора. Hill saturation, Weibull adstock, brand vs performance split. Извлекаем priors.

03

Recipient forecast

Делаем forecast для твоего лонча с propagation uncertainty от донора. Получаешь distribution outcomes, не точечную оценку.

04

Posterior update

Когда у recipient накопилось 8–12 недель факта - обновляем posterior. Donor priors weighted down, реальные данные takе over.

Donor Library

Не нужно искать донора самостоятельно

Aurora содержит библиотеку из 5–10 натренированных моделей по типичным категориям РФ. Выбираешь ближайший - модель готова к использованию как prior. Если хочешь - приноси свой.

Фарма OTC
в библиотеке
FMCG напитки
в библиотеке
FMCG snacks
в библиотеке
Household
в библиотеке
Telecom
в библиотеке
Cosmetics
в библиотеке

Не нашёл свою категорию? Принеси свои данные конкурентного бренда - Aurora натренирует модель и сохранит её как private donor для твоей компании.

Кому полезно

Use cases

Фарма OTC лонч

Запускаешь новый OTC препарат. Donor - established бренд той же категории. Forecast по аптечной выручке + awareness ramp-up.

FMCG NPI

Запуск новой SKU в существующей категории. Donor - флагман твоего портфеля или competitor. Sensitivity analysis по бюджету.

Tech / Subscription

Telecom, fintech, SaaS - новый продукт без P&L history. Donor из adjacent vertical. Forecast acquisition + activation.

Тарифы

Per launch или annual

Per Launch

от 500 000 ₽
за один проект
  • ✓ Один лонч от concept до post-launch
  • ✓ Donor library access
  • ✓ Pre-launch forecast + sensitivity
  • ✓ Posterior update (включено в стоимость)
  • ✓ Tier-1 deliverables
Узнать стоимость
Для NPI команд

Annual

2–3 млн ₽/год
для команд с 3+ launches/год
  • ✓ Безлимитные launches в течение года
  • ✓ Полная Donor library + BYOM
  • ✓ Cross-launch comparison view
  • ✓ Premium поддержка
  • ✓ 30% дешевле при 3+ лончах
Запросить pilot

Pilot для первого лонча - бесплатно

Free pilot со структурированными success criteria. Запускаешь свой product, мы делаем forecast + posterior update через 8–12 недель. Если работает - контракт + case study (с твоего consent).