Marketing Mix Modeling: un approccio analitico al marketing e alle vendite

Una delle maggiori sfide nel marketing digitale è il problema dell'attribuzione. Con i consumatori esposti a una moltitudine di canali online e offline, determinare quali canali offrono i migliori risultati diventa più difficile. Tuttavia, esiste una soluzione: l'applicazione della scienza dei dati.

Il Marketing Mix Modeling (MMM) è un approccio analitico che ti consente di comprendere il reale impatto di ciascun canale sulle vendite e apportare modifiche informate ai tuoi investimenti per ottenere risultati ottimali. Consente inoltre di conoscere il reale impatto che ciascun canale ha sulle vendite e come è possibile adeguare gli investimenti per ottenere i migliori risultati.

In questo articolo, scopriremo i segreti del Marketing Mix Modeling e ne esamineremo il potenziale per consentire ai professionisti del marketing e alle vendite di affrontare con sicurezza la sfida dell'attribuzione.

Che cos'è la modellazione del marketing mix?

C'è una famosa citazione di John Wanamaker: "Metà dei soldi che spendo in pubblicità sono sprecati: il problema è che non so quale sia la metà". Nel panorama del marketing odierno, in cui si dispone di una vasta gamma di canali, è fondamentale determinare quali canali producono risultati e quali no.

Puoi tenere traccia dei clic nei canali online e utilizzare tecniche come i cookie per seguire il comportamento degli utenti, ma ottenere una precisione assoluta può ancora essere difficile.

Nel marketing offline, come spot televisivi o pubblicità esterna, il compito diventa molto più complesso poiché le impressioni e le reazioni individuali non possono essere facilmente monitorate.

È qui che entra in gioco il Marketing Mix Modeling !

Il Marketing Mix Modeling è una tecnica di modellazione statistica che mira a identificare la relazione tra la spesa di marketing in ciascun canale e i risultati corrispondenti (come visite Web, vendite, acquisizione di clienti o altri KPI). Utilizzando dati storici e tecniche di regressione, è possibile determinare il contributo di ciascun canale a questi KPI. È importante notare che questo modello può essere applicato solo se la tua spesa di marketing varia in diversi periodi di tempo e canali.

Utilizzando correttamente il Marketing Mix Modeling, ottieni informazioni precise su come il tuo investimento in ciascun canale influisce sui tuoi KPI.

Per generare la formula che ti aiuterà in questi calcoli, puoi utilizzare simulazioni in cui il costo per ciascun canale di marketing è vario e verranno generati più scenari in base ai risultati che guidano un'efficace strategia di marketing. Secondo Medium, esiste un'equazione di regressione lineare che puoi utilizzare:

Vendite = β_0 + β_1 * (Canale 1) + β_2 * (Canale 2)

In questa equazione, "vendite" rappresenta il volume delle vendite, "canale 1" e "canale 2" si riferiscono a diversi canali di marketing, "β_0" rappresenta le vendite di base (il volume delle vendite in assenza di campagne di marketing, guidato dalla domanda naturale, fedeltà e notorietà del marchio) e "β_1" e "β_2" sono i coefficienti che rappresentano il contributo di ciascun canale al volume delle vendite. È importante notare che ci sono altre formule possibili.

Di quali dati ho bisogno per applicare il Marketing Mix Modeling?

Per applicare con successo questo modello di marketing e vendita , è fondamentale iniziare con i dati corretti. Ecco i fattori da considerare quando si raccolgono le informazioni necessarie per questi calcoli.

• Dati sufficienti e vari : il Marketing Mix Modeling analizza le variazioni di più elementi in una singola variabile dipendente. Pertanto, è essenziale disporre di dati adeguati con una variazione sufficiente per identificare con precisione l'impatto di queste variazioni sulla variabile.
• Dati rappresentativi : i dati raccolti dovrebbero bilanciare l'avere informazioni sufficienti per determinare le relazioni tra le variabili e rappresentare veramente la tua azienda.
• Livello di dettaglio : il livello di dettaglio nei dati determina il livello di dettaglio nei risultati. Ad esempio, se desideri che Marketing Mix Modeling fornisca informazioni dettagliate sulle prestazioni di ciascun canale a livello di negozio, prodotto o segmento, i dati devono essere segmentati di conseguenza.
• Eliminazione del rumore : fattori esterni come la stagionalità e le fluttuazioni economiche influenzano le vendite, le visite Web e le metriche di acquisizione dei clienti. Pertanto, è essenziale affinare il modello eliminando il "rumore" causato da questi fattori.

Fattori da prendere in considerazione nella modellazione del marketing mix

Per interpretare correttamente i risultati di questo modello, è necessario tenere conto di due fattori cruciali: l'effetto ritardato delle azioni di marketing e di vendita, nonché il concetto di rendimenti decrescenti.

Gli effetti ritardati del marketing e delle vendite

Non tutte le azioni di marketing hanno un effetto immediato. La maggior parte dei consumatori attraversa una fase di riflessione o decisionale tra il momento in cui riconosce un bisogno e il momento in cui decide se effettuare un acquisto.

Di conseguenza, c'è un intervallo di tempo tra il lancio di una campagna di marketing e il KPI registrato (visita, acquisto, registrazione dell'utente, ecc.). È essenziale considerare questo intervallo di tempo quando si calcolano i risultati di ciascun canale.

La durata della fase di valutazione varia a seconda del prodotto in questione. Ad esempio, il tempo di considerazione per l'acquisto del rossetto è diverso da quello dell'acquisto di una nuova auto. Inoltre, l'intervallo di tempo tra l'esposizione a un canale di marketing e il processo decisionale può variare a seconda dei diversi canali. Pertanto, si consiglia di testare vari intervalli di tempo per determinare l'adattamento migliore per i dati.

Rendimenti decrescenti

I rendimenti decrescenti si verificano quando il vantaggio incrementale diminuisce all'aumentare dell'investimento . In altre parole, investire di più non porta a risultati migliori oltre un certo punto. Dopo quel punto, ulteriore pubblicità potrebbe diventare meno efficace o addirittura controproducente.

La relazione tra budget di marketing e risultati non è lineare . L'obiettivo è determinare il livello massimo ottimale di investimento in ciascun canale di marketing.

Quali risultati puoi ottenere con la modellazione del marketing mix?

Supponiamo che tu disponga di dati di qualità sufficienti per applicare il Marketing Mix Modeling. Quali risultati puoi ottenere? Possiamo separare queste intuizioni in risultati descrittivi (che spiegano cosa è successo finora) e risultati predittivi (che mirano a prevedere il futuro).

Risultati descrittivi

All'interno dei risultati descrittivi, due tipi di grafici possono essere molto utili per valutare le prestazioni della tua azienda: grafici di contributo e grafici di rendimenti decrescenti.

Grafici di contributo

I grafici di contributo rappresentano visivamente i canali che contribuiscono alla crescita della tua azienda . Traducendo i risultati del Marketing Mix Modeling in un modello visivo, puoi identificare rapidamente il contributo del canale alle entrate complessive. Anche l'osservazione dei grafici temporali per tracciare l'evoluzione del canale e identificare fattori come la stagionalità è utile. Queste rappresentazioni visive ti consentono di comprendere le tendenze e valutare rapidamente la situazione della tua azienda.

Grafici dei rendimenti decrescenti

I grafici a linee che rappresentano una curva di tracciamento vengono in genere utilizzati durante l'analisi dei rendimenti decrescenti nel marketing e nelle vendite. Questi grafici forniscono una rappresentazione visiva della relazione tra investimento e rendimento.

Supponiamo di accettare la teoria della saturazione pubblicitaria nel mercato . In tal caso, vogliamo assicurarci di non investire nel marketing e nelle vendite oltre il punto di saturazione.

Per determinarlo, possiamo tracciare i rendimenti per ciascun canale e osservare la forma della curva. Potremmo scoprire che canali specifici raggiungono rapidamente la saturazione mentre altri continuano a generare profitti anche con maggiori investimenti.

Esaminando sia il contributo che i grafici dei rendimenti decrescenti, otteniamo preziose informazioni su quali canali offrono il ROI più elevato. Queste informazioni ci guidano per determinare dove investire più o meno per massimizzare i profitti. Tieni presente che l'accuratezza di questi risultati dipende dalla qualità e dalla rappresentatività dei dati che inseriamo.

Risultati predittivi

Il Marketing Mix Modeling è utile per spiegare gli eventi passati e per prevedere il ROI futuro delle tue azioni di marketing e di vendita . Sebbene sia fondamentale affrontare le previsioni future con cautela, il Marketing Mix Modeling fornisce uno strumento prezioso per prendere decisioni informate sulle strategie di marketing e di vendita.

Per sfruttare queste informazioni, puoi progettare scenari di investimento e applicare il Marketing Mix Modeling per valutare i risultati. Questo ti permette di ottimizzare il tuo budget puntando sui canali più efficienti che devono ancora raggiungere la saturazione.

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