Apa itu Pemodelan Campuran Media (MMM) dan Bagaimana Mengukurnya?

Kurang tepat waktu? Berikut daftar isinya:

Apa itu Bauran Media dalam Pemasaran?

Bauran media adalah kombinasi dari semua saluran komunikasi yang digunakan organisasi untuk menyampaikan pesan merek dan upaya pemasarannya kepada pelanggan potensial. Bauran media dapat menggabungkan saluran periklanan tradisional, seperti cetak, siaran dan TV, media sosial, dan iklan online. Perusahaan berbicara tentang bauran pemasaran ketika merencanakan tujuan kampanye mereka dan itu adalah bagian penting dari strategi pemasaran mereka.

Apa itu Optimasi Campuran Media?

Organisasi mengoptimalkan campuran media mereka untuk mendapatkan wawasan tentang apa yang mereka butuhkan untuk menargetkan audiens mereka secara efektif. Tidak semua perusahaan dapat mengoptimalkan bauran medianya karena lebih cocok untuk pemasaran online. Ini membutuhkan analisis dan ROI dari berbagai strategi pemasaran.

Di sinilah pemodelan campuran media datang untuk membantu.

Apa itu studi Pemodelan Campuran Media?

Adalah teknik analisis pemasaran yang mengukur apa dampak kampanye dan menentukan bagaimana setiap bagian dari bauran pemasaran berkontribusi (atau tidak) terhadap keberhasilannya. Hasil studi pemodelan campuran media dapat memberi Anda wawasan yang dapat Anda gunakan untuk meningkatkan kampanye. Mari kita rangkum ini dengan definisi:

Media Mix Modeling adalah pendekatan top-down yang menggunakan alat dan analitik lanjutan untuk mengevaluasi bagaimana media dan aktivitas pemasaran, penetapan harga, musim, dan faktor variabel memengaruhi penjualan dan ROI. Ini memberikan ukuran bagaimana aktivitas berkontribusi terhadap ROI perusahaan .

Analis pemasaran menggunakan teknik ilmu data seperti regresi multi-linear untuk menentukan efektivitas setiap input pemasaran dalam hal ROI. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi upaya pemasaran mana yang memiliki ROI lebih tinggi dan dengan demikian lebih berdampak.

Contoh model MMM ( Sumber gambar )

Bagaimana cara kerja MMM?

Analisis pemodelan bauran media mengumpulkan dan memproses data dari saluran yang membentuk bauran pemasaran. Beberapa solusi memungkinkan pemasar untuk mempertimbangkan saluran tradisional, promosi, musiman, dan variabel lainnya.

Pemodelan mengumpulkan data dari sumber yang berbeda, yang kemudian menerapkan analisis statistik lanjutan, dan memungkinkan untuk mendapatkan wawasan tentang seberapa efektif kampanye saat ini. MMM memanfaatkan metrik dan variabel seperti penjualan, peringkat, atau analitik online, yang memungkinkan analis memiliki gambaran yang lebih luas tentang dampak kampanye di pasar dengan cara yang terukur.

MMM menganalisis variabel linier dan non-linier. Ini berarti ada variabel yang dapat diukur hubungan langsungnya dengan penjualan. Semakin banyak Anda meningkatkan input, semakin banyak penjualan yang tumbuh. Tetapi variabel lain, seperti penyiaran, lebih sulit dilacak. Jika pemasar akan melakukannya secara manual, itu akan sangat sulit. Teknologi MMM memungkinkan pemasar menggunakan kecerdasan buatan dan analitik tingkat lanjut untuk mengetahui dampak terukur dari setiap upaya pemasaran, terlepas dari salurannya.

Tujuan dari studi pemodelan campuran media adalah untuk memberikan ukuran dampak dari setiap aktivitas pemasaran pada setiap saluran. Ia bekerja dengan mengukur pengaruh iklan, harga, PR, dan sponsor.

Istilah ini diciptakan dalam sebuah makalah oleh Harvard Business Review, dan tekniknya telah ada selama beberapa tahun. Berkat kemajuan metode statistik dan kecerdasan buatan, pemodelan campuran media sekarang dapat dilakukan dengan cara yang lebih sederhana.

Faktor-faktor yang dapat mempengaruhi bauran pemasaran dapat dikategorikan sebagai:

Penggerak tambahan: ini mengacu pada hasil bisnis yang dihasilkan oleh aktivitas pemasaran seperti iklan cetak, pembelanjaan digital, diskon harga, penjangkauan sosial.

Penggerak dasar: ini mengacu pada hasil yang dicapai tanpa iklan, biasanya karena ekuitas merek. Hasil ini biasanya tidak berubah kecuali ada perubahan ekonomi atau lingkungan.

Penggerak lain: komponen terkait dari faktor dasar, diukur selama periode waktu tertentu.

Contoh diagram pemodelan campuran media ( Sumber gambar )

Bagaimana Menggunakan Pemodelan Campuran Media?

Pemodelan media memberi pemasar peluang untuk mendukung keputusan mereka dengan data, menciptakan pendekatan berbasis data yang lebih akurat dan benar-benar dapat menghemat uang dan tenaga.

Penelitian dari studi Forrester, “Kondisi Pengukuran dan Pengoptimalan Pemasaran Saat Ini”, menunjukkan bahwa 71% pemasar terganggu oleh metode dan alat pengukuran yang tidak efisien. Berikut ini cara memaksimalkan pemodelan campuran media Anda:

1. Kumpulkan data di tingkat pribadi

Pada saat ini, ketika cookie pihak ketiga akan menjadi sesuatu dari masa lalu, pemasar di mana-mana mencoba mengumpulkan informasi yang mereka butuhkan. Data tingkat pribadi memungkinkan Anda untuk memiliki gambaran yang akurat tentang bagaimana pelanggan berhubungan dengan campuran media yang Anda pilih.

Data tingkat orang berarti Anda menetapkan data dari sumber ke konsumen individu dengan tujuan untuk menjawab pertanyaan bisnis dan menunjukkan interaksi di tingkat pengguna. [KLIK UNTUK TWEET]

Dalam laporan Forester yang disebutkan di atas, 99% pemasar yang saat ini tidak menggunakan data tingkat orang ingin menggunakan pendekatan ini hari ini. Pendekatan granular ini memungkinkan Anda untuk melakukan analisis di tingkat pengguna alih-alih menggunakan data yang sudah dikumpulkan.

2. Periksa jenis datanya

Pemodelan media bekerja lebih baik jika Anda bekerja dengan saluran digital daripada metode pemasaran tradisional. Lebih sulit untuk mengukur hasil iklan surat kabar atau siaran radio. Mencapai bauran pemasaran yang tepat, dengan investasi yang lebih besar pada saluran pemasaran online (termasuk seluler) dapat memberi Anda gambaran yang lebih akurat. Ini juga konsisten dengan tren konsumsi konten online dan seluler oleh pengguna. Dengan memigrasikan kampanye ke saluran online, Anda dapat mengukur ROI secara lebih akurat dan memiliki wawasan yang lebih baik untuk pengambilan keputusan.

3. Pilih platform yang tepat untuk organisasi Anda

Menggunakan perangkat lunak analitik memberi Anda keuntungan. Anda dapat menganalisis campuran media dengan menggunakan platform yang mengumpulkan data interaksi pengguna dan menyediakan laporan pelacakan. Pendekatan terbaik adalah memilih platform yang memberi Anda visibilitas lengkap dari semua saluran yang Anda terapkan. Perangkat lunak yang dapat memberikan laporan yang akurat dan tepat waktu juga merupakan keharusan. Anda perlu mengetahui bagaimana kinerja saluran Anda secara individual dan sebagai bagian dari kampanye pemasaran Anda.

4. Analisis datanya

Sebelum masuk ke analisis, Anda harus memilih metrik apa yang ingin Anda ukur untuk setiap saluran. Metrik yang salah dapat memberi Anda gambaran yang sama sekali berbeda yang tidak sesuai dengan kenyataan. Pilih metrik yang ingin Anda ukur sesuai dengan sasaran yang Anda inginkan dari saluran atau aktivitas tersebut. Misalnya, buletin pemasaran email dapat diukur dengan rasio klik-tayang lebih efektif daripada dengan mengukur rasio pembukaan.

Setelah Anda memilih metrik dan mendapatkan data, sekarang saatnya untuk menganalisis dan memahami laporan. Penting untuk mengetahui data apa yang memberitahu Anda untuk menggunakannya untuk keuntungan Anda. Mengikuti contoh buletin email, jika Anda melihat RKT tinggi dari mereka, itu adalah tanda bahwa Anda harus menggunakan strategi ini untuk kampanye berikutnya untuk audiens tersebut.

Cobalah untuk menemukan "berkinerja tinggi" dan "berkinerja rendah" juga. Mengetahui di mana kekuatan dan kelemahan Anda dalam kampanye akan membantu Anda menyesuaikan dan meningkatkannya untuk waktu berikutnya.

5. Ingatlah sentimen sosial dan persepsi merek

Keberhasilan kampanye pemasaran tidak hanya diukur dari segi konversi atau klik. Memahami bagaimana audiens potensial Anda memandang merek Anda dapat memberikan konteks dan membantu Anda menafsirkan data dengan lebih baik. Faktorkan opini konsumen dalam model campuran media Anda. Bagaimana Anda melakukannya?

Lakukan media sosial dan cari analisis sentimen. Perhatikan apa yang orang katakan tentang merek Anda, positif dan negatifnya. Anda dapat menggunakan informasi tersebut untuk membuat survei dan membuktikan temuan Anda dengan menilai perusahaan Anda. Secara khusus, menanyakan seberapa besar kemungkinan mereka akan merekomendasikan bisnis Anda kepada teman dan jenis konten pemasaran apa yang ingin mereka lihat lebih banyak. Ini akan memberi Anda gambaran tentang ke mana harus memfokuskan upaya pemasaran Anda selanjutnya.

Bagaimana Anda Tahu Campuran Media yang Tepat untuk Merek Anda?

Bagaimana Anda menentukan campuran media yang tepat untuk kampanye Anda? Mari kita lihat beberapa faktor yang harus Anda pertimbangkan saat memilih campuran media Anda.

Menggunakan beberapa saluran pemasaran untuk mempromosikan produk dan melibatkan pengguna Anda adalah pendekatan yang populer. Namun, memilih saluran sebanyak mungkin secara acak tidak hanya tidak efektif tetapi juga dapat membuat Anda kehilangan banyak uang. Memilih campuran yang tepat sangat penting untuk mencapai kampanye yang sukses.

Bagaimana Anda memulai? Dengan mengetahui dan memahami audiens target Anda. Bagaimanapun, tujuan Anda adalah untuk melibatkan mereka. Ada dua langkah kunci dalam memilih bauran yang tepat untuk strategi pemasaran Anda:

Tentukan audiens target Anda

Ini adalah langkah terpenting karena tanpa memahami audiens Anda, Anda berada dalam kegelapan. Mulailah dengan memetakan data demografi dasar: Lokasi, jenis kelamin, pendapatan, usia, tingkat pendidikan. Kemudian Anda dapat menggali lebih jauh untuk menemukan minat, platform yang mereka kunjungi. Bagaimana Anda melakukannya?

• Periksa pesaing Anda: Anda dapat memperoleh banyak informasi tentang pelanggan potensial Anda dengan memeriksa kampanye dan situs media sosial pesaing Anda.
• Cari di grup media sosial yang diminati: pelanggan Anda berbicara tentang produk yang terkait dengan produk Anda di media sosial dan situs ulasan. Lihatlah apa yang mereka katakan, di mana mereka berada, dan semacamnya.

Anda harus tahu siapa pelanggan potensial untuk produk atau layanan Anda. Aturan praktis yang baik adalah menciptakan persona pembeli untuk memiliki gagasan terperinci tentang siapa pelanggan ideal Anda.

Kumpulkan dan gunakan data yang andal

Kumpulkan data tentang audiens target Anda sesuai dengan apa yang Anda ketahui tentang audiens Anda. Misalnya, penelitian organik, audit pesaing, analisis sentimen. Periksa data dari situs penelitian melihat media juga untuk memiliki gambaran yang luas. Data yang tepat dapat memberikan wawasan yang Anda butuhkan untuk memilih bauran pasar yang berhasil.

Konten terkait: Apa itu Pembelian Media dan Template Terbaik untuk Diunduh

Pemodelan campuran media vs pemodelan atribusi

Pemasaran modern didasarkan pada data keras, terutama pemasaran digital. Salah satu pertanyaan umum di departemen pemasaran adalah ke mana perginya anggaran pemasaran. Mengaitkan di mana uang itu dihabiskan untuk menghasilkan generasi dan tujuan pemasaran adalah salah satu tujuan utama dari setiap pemasar. Terlepas dari upaya berkelanjutan dan analisis berbasis data, merupakan tantangan untuk mengaitkan secara akurat. Pemasar berbeda jika model atribusi atau model campuran media adalah model pengukuran terbaik untuk digunakan. Mari kita periksa masing-masing.

Apa itu Model Atribusi?

Attribution Modeling adalah pendekatan bottom-up yang digunakan untuk mengukur keberhasilan pemasaran. Metode ini menganalisis dan mengidentifikasi nilai dari setiap inisiatif pemasaran dengan melihat tindakan yang dilakukan pengguna sebelum melakukan konversi.

Pemodelan atribusi berfokus pada hasil upaya pemasaran sebagai pengukuran, penjualan online, periklanan, dan upaya konversi serupa.

Ada lima jenis model atribusi:

• Interaksi terakhir

Ini melibatkan pengaitan kredit konversi ke prospek terakhir yang berinteraksi dengan pengguna. Metode ini digunakan secara default di banyak tim pemasaran. Misalnya, jika pengguna menemukan situs Anda melalui Iklan Google, tetapi akhirnya melakukan pembelian dari iklan Twitter, iklan tersebut mendapatkan kredit 100% untuk penjualan tersebut.

• Interaksi Pertama

Ini melibatkan pemberian kredit untuk pengenalan pertama pengguna ke bisnis. Dalam contoh di atas, iklan Google akan mendapatkan kredit alih-alih iklan Twitter.

• Klik tidak langsung terakhir

Model ini juga mengaitkan semua kredit ke satu interaksi. Dasar dari pendekatan ini adalah bahwa tindakan terakhir dipicu oleh klik tidak langsung terakhir karena saat itulah pengguna terpapar pada upaya pemasaran Anda.

• Atribusi linier

Model ini membagi atribusi secara merata di antara semua interaksi pengguna sebelum konversi. Itu berarti akan mengarah ke iklan Google, ke situs web Anda, dan ke iklan Twitter. Masalah dengan model ini adalah tidak memperhitungkan tingkat pengaruh setiap interaksi.

• Atribusi peluruhan waktu

Evolusi model atribusi linier memperhitungkan kapan setiap interaksi terjadi dan lebih mementingkan interaksi yang terjadi dekat dengan waktu pembelian. Ini akan memberi nilai lebih pada iklan Twitter daripada interaksi lainnya.

• Atribusi berdasarkan posisi

Model ini juga membagi perbedaan saat mengalokasikan kredit konversi. Ini memberi 40% untuk interaksi pertama, 40% untuk yang terakhir, dan 20% untuk membagi di antara semua interaksi lainnya.

Bedanya dengan Media Mix Modeling

Pemodelan campuran media menggunakan analisis regresi yang mengevaluasi dampak beberapa variabel pada satu variabel seperti angka penjualan. Ini menghitung hubungan antara variabel independen dan variabel dependen.

Pemodelan atribusi bisa berhasil di masa lalu untuk strategi pemasaran sederhana dengan beberapa saluran. Namun, ini terbukti sulit untuk strategi pemasaran yang kompleks dan terdistribusi saat ini. Pemodelan Campuran Media dapat menjelaskan berbagai data dari berbagai sumber.

Pro dan Kontra melakukan MMM

Menerapkan pemodelan campuran media bisa lebih efektif:

• Ada cukup data untuk memperkirakan parameter dalam model.
• Ada berbagai variabilitas dalam tingkat periklanan dan variabel kontrol.
• Masukan model bervariasi secara independen.
• Model memperhitungkan driver yang dapat memengaruhi ROI.
• Model menangkap hubungan antar variabel.

Ada tantangan dari masalah yang dapat mempengaruhi keandalan hasil dari MMM.

Jadi, apa pro dan kontra menggunakan pemodelan bauran pemasaran?

Keterbatasan Pemodelan Bauran Pemasaran

Pemasar perlu mempertimbangkan beberapa elemen di seluruh ekosistem mereka, yang mungkin mencakup:

• Data perilaku tingkat orang
• Pengaruh otoritas merek terhadap pengeluaran pemasaran
• Kapan waktu-waktu penting untuk mengirim pesan pemasaran?
• Apa atribusi yang tepat untuk efektivitas media individu?

Mempertimbangkan semua metrik ini mungkin telah menyebabkan masalah keandalan pemodelan campuran media. Teknologi pemodelan bauran pemasaran memungkinkan pemasar untuk menyatukan pengukuran.

Keuntungan dari Pemodelan Bauran Pemasaran

Sementara MMM tidak dapat mengidentifikasi peluang individu untuk mengoptimalkan pengoptimalan kampanye mereka. Ini memberikan titik awal untuk perencanaan anggaran pemasaran tingkat tinggi, memberikan pendekatan holistik untuk tren pasar umum, memberikan pemasar pandangan lingkaran penuh ke pasar prospektif mereka.

Mitos umum tentang MMM

Seperti banyak solusi analitik telah menjadi sangat populer, tetapi apakah itu memenuhi semua hype? Berikut adalah beberapa kesalahpahaman orang tentang pemodelan campuran media:

• Model campuran media tidak jelas: karena ada kumpulan data dan analitik lanjutan yang terlibat dalam pemodelan campuran media, metode ini dianggap kurang transparan. Ini menimbulkan pertanyaan bagaimana Anda tahu apakah model itu akurat jika Anda tidak bisa melihat semuanya? Pendekatan yang tepat adalah dengan menerapkan pendekatan yang transparan, menentukan deliverables, outline, milestones, dan laporan.

• MMM tidak menyediakan data waktu nyata: kenyataannya adalah bahwa MMM didasarkan pada data historis. Namun, model campuran media modern dapat memberikan wawasan pemasaran yang hampir real-time, yang dapat mengevaluasi kampanye baru, dan menilai efektivitas kampanye yang sedang berjalan.
• Bias pada saluran offline/online: strategi campuran media mungkin lebih fokus pada saluran offline. Tetapi model campuran media modern mempertimbangkan semua saluran, digital dan offline. Model pemasaran media disesuaikan dengan mempertimbangkan setiap saluran dan kepentingannya sebagai faktor.

Bagaimana cara mengukur MMM?

Pemodelan campuran media diukur dengan menggunakan analisis regresi, khususnya regresi linier berganda. Model menggunakan variabel dependen dan independen untuk mengidentifikasi hubungan di antara mereka.

Analis membentuk persamaan antara variabel dependen dan independen. Tergantung pada hubungan antara variabel persamaan bisa linier atau nonlinier. Berikut adalah contoh persamaan regresi linier berganda dimana setiap beta menunjukkan bahwa peningkatan mempengaruhi total peningkatan penjualan.

Contoh persamaan penjualan (Sumber gambar)

MMM membantu pemasar dalam mengoptimalkan pengeluaran masa depan dan memaksimalkan efektivitas kampanye pemasaran.

Rasio Pemodelan Campuran Media

Selain persamaan kompleks, rasio MMM terdiri dari tiga komponen utama:

1. Saluran pemasaran apa yang Anda gunakan?
2. Berapa banyak uang yang Anda keluarkan untuk setiap saluran?
3. Apa hasil dan wawasan kampanye sebelumnya?

Jawaban atas ketiga pertanyaan ini dapat menentukan seberapa efektif upaya pemasaran Anda.

Kasus penggunaan umum untuk menggunakan MMM

Pemodelan bauran media atau yang juga dikenal sebagai pemodelan bauran pemasaran dapat digunakan untuk mengukur dan mengoptimalkan saluran pemasaran Anda dalam hal ROI. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan yang dapat Anda terapkan teknik ini:

Pengaturan dan pengoptimalan anggaran: Perusahaan besar dengan kampanye yang didistribusikan secara geografis di berbagai saluran media dapat memperoleh manfaat dari skalabilitas pemodelan campuran media. Pemodelan campuran media memanfaatkan otomatisasi untuk melakukan efektivitas pemasaran skala besar.

Pengukuran media: Anda dapat mengukur dampak dari berbagai jenis kampanye media, berbayar, dimiliki, dan diperoleh. Anda dapat menggunakan pemodelan campuran media untuk mengukur perjalanan pelanggan di jalurnya untuk membeli. Wawasan yang Anda dapatkan dapat digunakan untuk mengoptimalkan pengeluaran dan tindakan Anda di seluruh saluran tersebut.

Mengukur pendorong penjualan: Pemodelan bauran pemasaran dapat digunakan untuk menemukan faktor apa yang mendorong penjualan, sehingga Anda dapat berinvestasi lebih banyak dalam strategi kemenangan.

Sejarah MMM

Pemasar mulai menggunakan Pemodelan Bauran Media (atau Pemasaran) di zaman keemasan periklanan, sekitar tahun 1960-1970 ketika pemasaran jauh lebih sederhana daripada sekarang. Salah satu pengguna awal pemodelan media adalah Kraft Foods ketika mereka meluncurkan Jell-O.

MMM tradisional memungkinkan Kraft untuk melihat bagaimana penjualan akan terpengaruh menurut berbagai tingkat iklan dan lokasi geografis. Misalnya, bagaimana penjualan akan meningkat dengan menjalankan kampanye di 10 kota, bukan di empat kota?.

Saat ini, dengan penerapan analisis data kecerdasan buatan pada pemodelan campuran media, analis dapat memperoleh wawasan secara praktis secara real-time saat kampanye sedang berjalan.

Apa yang harus dicari di alat MMM

Untuk menerapkan pemodelan campuran media yang efektif, Anda memerlukan alat kinerja pemasaran yang memberi Anda wawasan yang Anda butuhkan. Inilah yang perlu Anda ketahui saat mencari solusi:

• Menyeimbangkan pertumbuhan jangka panjang dan jangka pendek: sebagian besar upaya Anda harus difokuskan pada pertumbuhan jangka panjang tetapi jangan mengabaikan tujuan jangka pendek. Institute of Practitioners in Advertising menyarankan rasio 60/40 aktivitas pemasaran jangka pendek dan jangka panjang. Alat kinerja pemasaran Anda perlu menganalisis bagaimana kedua kampanye akan mengembangkan bisnis Anda.

• Mengumpulkan dan mengukur data dari sumber yang berbeda: ini adalah salah satu fitur dasar alat kinerja pemasaran. Agar efektif dalam pemodelan campuran media, Anda memerlukan alat yang dapat mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data dari media digital dan tradisional. Karena sebagian besar sumber data ini memiliki analitiknya sendiri, Anda memerlukan platform orkestrasi yang dapat menyerap data dari sumber ini dan memberi Anda wawasan yang Anda butuhkan.

• Mempertimbangkan variabel eksternal: perubahan politik, ekonomi, dan sosial dapat mempengaruhi upaya pemasaran. Alat yang baik perlu mengenali variabel yang mengganggu dan menilai bagaimana pengaruhnya terhadap kampanye jangka panjang Anda.

• Pertimbangkan perjalanan pelanggan: pemodelan campuran media perlu memperhitungkan interaksi di sepanjang perjalanan pelanggan. Alat Anda harus dapat memberi tahu Anda apa dampak dari setiap langkah, mempertimbangkan pola pembelian pelanggan dan memprediksi tren konsumen.

FAQ Tentang MMM

Bagaimana Anda melakukan model bauran pasar?

Variabel dasar atau variabel tambahan diperhitungkan, mengukurnya dan memecah metrik bisnis untuk mengetahui bagaimana aktivitas pemasaran dan promosi berkontribusi terhadap ROI.

Jenis metode Pemodelan apa yang penting untuk evaluasi bauran pemasaran?

Analisis Bauran Pemasaran biasanya dilakukan dengan menggunakan regresi linier. Efek lain sebagai non-linier dan tertinggal dimasukkan untuk memiliki pendekatan yang lebih luas.

Apa itu Pemodelan Bauran Pasar?

Pemodelan Bauran Pasar adalah teknik yang membantu untuk mengukur beberapa masukan pemasaran pada penjualan atau pangsa pasar.

Bagaimana CodeFuel mengoptimalkan pembelian dan pengelolaan media

Pembelian media adalah bagian penting dari pemodelan campuran media. Bagaimanapun, saluran yang Anda gunakan akan menentukan bagaimana saluran tersebut akan memengaruhi kampanye pemasaran Anda. CodeFuel membantu Anda memaksimalkan pendapatan per kunjungan pengguna dan menawarkan fleksibilitas maksimum untuk kampanye media Anda, di platform apa pun. Dengan menayangkan iklan yang tepat kepada pembeli yang tepat pada waktu yang tepat, kampanye Anda menjadi lebih efektif. Mulai optimalkan kampanye pemasaran Anda secara efektif dengan CodeFuel hari ini. Daftar hari ini.