Pemodelan Bauran Pemasaran: Pendekatan Analitik untuk Pemasaran dan Penjualan

Salah satu tantangan terbesar dalam pemasaran digital adalah masalah atribusi. Dengan konsumen terpapar ke banyak saluran online dan offline, menentukan saluran mana yang memberikan hasil terbaik menjadi lebih menantang. Namun, ada solusinya - penerapan ilmu data.

Pemodelan Bauran Pemasaran (MMM) adalah pendekatan analitik yang memungkinkan Anda untuk memahami dampak sebenarnya dari setiap saluran terhadap penjualan dan membuat penyesuaian berdasarkan informasi pada investasi Anda untuk hasil yang optimal. Ini juga memungkinkan Anda untuk mengetahui dampak nyata dari setiap saluran terhadap penjualan dan bagaimana Anda dapat menyesuaikan investasi untuk mencapai hasil terbaik.

Dalam artikel ini, kami akan mengungkap rahasia Pemodelan Bauran Pemasaran dan membahas potensinya untuk memberdayakan pemasar dan profesional penjualan agar dapat menavigasi tantangan atribusi dengan percaya diri.

Apa itu Pemodelan Bauran Pemasaran?

Ada kutipan terkenal dari John Wanamaker, "Separuh uang yang saya keluarkan untuk iklan terbuang sia-sia: masalahnya adalah saya tidak tahu setengahnya yang mana." Dalam lanskap pemasaran saat ini, di mana Anda memiliki berbagai saluran yang Anda inginkan, sangat penting untuk menentukan saluran mana yang memberikan hasil dan mana yang tidak.

Anda dapat melacak klik di saluran online dan menggunakan teknik seperti cookie untuk mengikuti perilaku pengguna, tetapi mencapai akurasi mutlak masih bisa menjadi tantangan.

Dalam pemasaran offline, seperti iklan TV atau iklan luar ruang, tugas menjadi jauh lebih kompleks karena kesan dan reaksi individu tidak dapat dilacak dengan mudah.

Di sinilah Pemodelan Bauran Pemasaran masuk!

Pemodelan Bauran Pemasaran adalah teknik pemodelan statistik yang bertujuan untuk mengidentifikasi hubungan antara pengeluaran pemasaran di setiap saluran dan hasil yang sesuai (seperti kunjungan web, penjualan, akuisisi pelanggan, atau KPI lainnya). Dengan menggunakan data historis dan teknik regresi, Anda dapat menentukan kontribusi setiap saluran terhadap KPI tersebut. Penting untuk diperhatikan bahwa model ini hanya dapat diterapkan jika pembelanjaan pemasaran Anda bervariasi dalam periode waktu dan saluran yang berbeda.

Dengan menggunakan Pemodelan Bauran Pemasaran dengan benar, Anda mendapatkan wawasan yang tepat tentang bagaimana investasi Anda di setiap saluran memengaruhi KPI Anda.

Untuk menghasilkan rumus yang akan membantu dalam perhitungan ini, Anda dapat menggunakan simulasi di mana biaya untuk setiap saluran pemasaran bervariasi dan berbagai skenario akan dibuat berdasarkan hasil yang mendorong strategi pemasaran yang efektif. Menurut Medium, ada persamaan regresi linier yang dapat Anda gunakan:

Penjualan = β_0 + β_1 * (Saluran 1) + β_2 * (Saluran 2)

Dalam persamaan ini, "penjualan" mewakili volume penjualan, "saluran 1" dan "saluran 2" mengacu pada saluran pemasaran yang berbeda, "β_0" mewakili penjualan dasar (volume penjualan tanpa adanya kampanye pemasaran, didorong oleh permintaan alami, loyalitas, dan kesadaran merek), dan "β_1" dan "β_2" adalah koefisien yang mewakili kontribusi setiap saluran terhadap volume penjualan. Penting untuk dicatat bahwa ada kemungkinan formula lain.

Data Apa yang Saya Butuhkan untuk Menerapkan Pemodelan Bauran Pemasaran?

Agar berhasil menerapkan model pemasaran dan penjualan ini, sangat penting untuk memulai dengan data yang benar. Berikut adalah faktor-faktor yang perlu dipertimbangkan saat mengumpulkan informasi yang diperlukan untuk perhitungan ini.

• Data Cukup dan Bervariasi : Pemodelan Bauran Pemasaran menganalisis variasi beberapa elemen dalam satu variabel dependen. Oleh karena itu, sangat penting untuk memiliki data yang memadai dengan variasi yang cukup untuk mengidentifikasi dampak dari variasi tersebut pada variabel secara akurat.
• Data Representatif : Data yang dikumpulkan harus seimbang dengan memiliki informasi yang cukup untuk menentukan hubungan antar variabel dan benar-benar mewakili perusahaan Anda.
• Level of Detail : Tingkat detail dalam data menentukan tingkat detail dalam hasil. Misalnya, jika Anda ingin Pemodelan Bauran Pemasaran memberikan wawasan tentang kinerja setiap saluran di tingkat toko, produk, atau segmen, data harus disegmentasikan sesuai dengan itu.
• Penghapusan Kebisingan : Faktor eksternal seperti musiman dan fluktuasi ekonomi memengaruhi penjualan, kunjungan web, dan metrik akuisisi pelanggan. Oleh karena itu, menyempurnakan model dengan menghilangkan “noise” yang disebabkan oleh faktor-faktor ini sangatlah penting.

Faktor-Faktor yang Harus Diperhitungkan dalam Pemodelan Bauran Pemasaran

Untuk menginterpretasikan hasil model ini dengan benar, dua faktor penting harus diperhitungkan: efek tertinggal dari tindakan pemasaran dan penjualan serta konsep pengembalian yang semakin berkurang.

Efek Lag dari Pemasaran dan Penjualan

Tidak semua tindakan pemasaran memiliki efek langsung. Sebagian besar konsumen melewati fase pertimbangan atau pengambilan keputusan antara saat mereka mengenali kebutuhan dan saat mereka memutuskan apakah akan melakukan pembelian.

Akibatnya, ada jeda waktu antara peluncuran kampanye pemasaran dan KPI yang tercatat (kunjungan, pembelian, pendaftaran pengguna, dll.). Sangat penting untuk mempertimbangkan jeda waktu ini saat menghitung hasil dari setiap saluran.

Durasi fase pertimbangan bervariasi tergantung pada produk yang bersangkutan. Misalnya, pertimbangan waktu membeli lipstik berbeda dengan membeli mobil baru. Selain itu, kesenjangan waktu antara paparan saluran pemasaran dan proses pengambilan keputusan dapat bervariasi di berbagai saluran. Oleh karena itu, disarankan untuk menguji berbagai selang waktu untuk menentukan data yang paling cocok.

Mengurangi Pengembalian

Diminishing return terjadi ketika manfaat inkremental menurun ketika investasi meningkat. Dengan kata lain, berinvestasi lebih banyak tidak menghasilkan hasil yang lebih baik di luar titik tertentu. Setelah itu, iklan lebih lanjut mungkin menjadi kurang efektif atau bahkan kontraproduktif.

Hubungan antara anggaran pemasaran dan hasil tidaklah linier . Tujuannya adalah untuk menentukan tingkat investasi maksimum yang optimal di setiap saluran pemasaran.

Hasil Apa yang Dapat Anda Peroleh Dengan Pemodelan Bauran Pemasaran?

Anggaplah Anda memiliki data berkualitas yang cukup untuk menerapkan Pemodelan Bauran Pemasaran. Hasil apa yang bisa Anda peroleh? Kami dapat memisahkan wawasan ini menjadi hasil deskriptif (yang menjelaskan apa yang telah terjadi sejauh ini) dan hasil prediksi (yang bertujuan untuk meramalkan masa depan).

Hasil Deskriptif

Dalam hasil deskriptif, dua jenis grafik bisa sangat berharga untuk mengevaluasi kinerja perusahaan Anda: grafik kontribusi dan grafik pengembalian yang semakin berkurang.

Grafik Kontribusi

Grafik kontribusi secara visual mewakili saluran yang berkontribusi pada pertumbuhan perusahaan Anda . Dengan menerjemahkan hasil Pemodelan Bauran Pemasaran ke dalam model visual, Anda dapat dengan cepat mengidentifikasi kontribusi saluran terhadap keseluruhan pendapatan. Mengamati grafik temporal untuk melacak evolusi saluran dan mengidentifikasi faktor-faktor seperti musiman juga merupakan wawasan yang mendalam. Representasi visual ini memungkinkan Anda memahami tren dan menilai situasi perusahaan Anda dengan cepat.

Grafik Pengembalian yang Menurun

Bagan garis yang mewakili kurva perencanaan biasanya digunakan saat menganalisis hasil yang menurun dalam pemasaran dan penjualan. Bagan ini memberikan representasi visual dari hubungan antara investasi dan pengembalian.

Misalkan kita menerima teori kejenuhan iklan di pasar . Dalam hal ini, kami ingin memastikan bahwa kami tidak berinvestasi dalam pemasaran dan penjualan di luar titik jenuh.

Untuk menentukan ini, kita dapat memplot pengembalian untuk setiap saluran dan mengamati bentuk kurva. Kami mungkin menemukan bahwa saluran tertentu mencapai kejenuhan dengan cepat sementara yang lain terus menghasilkan keuntungan bahkan dengan peningkatan investasi.

Dengan memeriksa bagan kontribusi dan hasil yang menurun, kami mendapatkan wawasan berharga tentang saluran mana yang menawarkan ROI tertinggi. Informasi ini memandu kita untuk menentukan di mana harus berinvestasi lebih banyak atau lebih sedikit untuk memaksimalkan keuntungan. Perlu diingat bahwa keakuratan hasil ini bergantung pada kualitas dan keterwakilan data yang kami masukan.

Hasil Prediksi

Pemodelan Bauran Pemasaran bermanfaat untuk menjelaskan peristiwa masa lalu dan untuk memprediksi ROI masa depan dari tindakan pemasaran dan penjualan Anda . Meskipun sangat penting untuk mendekati prediksi masa depan dengan hati-hati, Pemodelan Bauran Pemasaran menyediakan alat yang berharga untuk membuat keputusan yang tepat tentang strategi pemasaran dan penjualan Anda.

Untuk memanfaatkan informasi ini, Anda dapat merancang skenario investasi dan menerapkan Pemodelan Bauran Pemasaran untuk mengevaluasi hasil. Ini memungkinkan Anda mengoptimalkan anggaran dengan berfokus pada saluran paling efisien yang belum mencapai saturasi.

Kami di Cyberclick dapat membantu Anda membuat algoritme otomatis dan terkustomisasi yang disesuaikan dengan situasi unik perusahaan Anda, menghilangkan kebutuhan penghitungan manual dari berbagai skenario. Optimalisasi ini membantu memastikan alokasi anggaran yang cerdas dan membebaskan waktu dan sumber daya sehingga Anda dapat meningkatkan strategi dan kreativitas Anda.