Che cos'è il Media Mix Modeling (MMM) e come misurarlo?

Poco tempo? Ecco il sommario:

Qual è il media mix nel marketing?

Il mix di media è la combinazione di tutti i canali di comunicazione utilizzati da un'organizzazione per trasmettere il messaggio del proprio marchio e gli sforzi di marketing ai potenziali clienti. Il media mix può combinare i canali pubblicitari tradizionali, come la stampa, la trasmissione e la TV, i social media e la pubblicità online. Le aziende parlano del marketing mix quando pianificano gli obiettivi della loro campagna ed è una parte essenziale della loro strategia di marketing.

Che cos'è l'ottimizzazione del mix multimediale?

Le organizzazioni ottimizzano il loro mix di media per ottenere informazioni dettagliate su ciò di cui hanno bisogno per indirizzare il proprio pubblico in modo efficace. Non tutte le aziende possono ottimizzare il proprio media mix perché è più adatto al marketing online. Richiede l'analisi dell'analisi e del ROI di diverse strategie di marketing.

È qui che viene in aiuto la modellazione del mix di media.

Che cos'è uno studio sulla modellazione del mix di media?

È una tecnica di analisi di marketing che misura l'impatto di una campagna e determina in che modo ciascuna parte del marketing mix contribuisce (o meno) al suo successo. I risultati di uno studio di modellazione del mix di media possono fornirti informazioni che puoi utilizzare per migliorare una campagna. Riassumiamo con una definizione:

Media Mix Modeling è un approccio top-down che utilizza strumenti e analisi avanzate per valutare in che modo le attività dei media e di marketing, i prezzi, la stagionalità e i fattori variabili influiscono sulle vendite e sul ROI. Fornisce una misura di come le attività contribuiscono al ROI dell'azienda .

Gli analisti di marketing utilizzano tecniche di data science come la regressione multilineare per determinare l'efficacia di ogni input di marketing in termini di ROI. L'obiettivo è identificare quali sforzi di marketing hanno un ROI più elevato e hanno quindi un maggiore impatto.

Esempio di modello MMM ( origine immagine )

Come funziona MMM?

La modellazione del mix di media analizza i dati raccolti ed elaborati dai canali che formano il mix di marketing. Alcune soluzioni consentono agli esperti di marketing di tenere conto dei canali tradizionali, delle promozioni, della stagionalità e di altre variabili.

La modellazione raccoglie dati da fonti disparate, che quindi applica analisi statistiche avanzate e consente di ottenere informazioni dettagliate sull'efficacia della campagna corrente. MMM sfrutta metriche e variabili come vendite, valutazioni o analisi online, consentendo agli analisti di avere un quadro più ampio dell'impatto della campagna sul mercato in modo misurabile.

MMM analizza variabili lineari e non lineari. Ciò significa che ci sono variabili che una relazione diretta con le vendite può misurare. Più aumenti l'input, più le vendite crescono. Ma altre variabili, come la trasmissione, sono più difficili da tracciare. Se un marketer lo facesse manualmente, sarebbe estremamente difficile. La tecnologia MMM consente agli esperti di marketing di utilizzare l'intelligenza artificiale e l'analisi avanzata per scoprire un impatto quantificabile di ogni sforzo di marketing, indipendentemente dal canale.

L'obiettivo di uno studio di modellizzazione del mix di media è fornire una misura dell'impatto di ciascuna attività di marketing su ciascun canale. Funziona quantificando l'effetto di pubblicità, prezzi, PR e sponsorizzazioni.

Il termine è stato coniato in un articolo dell'Harvard Business Review e la tecnica è in circolazione da alcuni anni. Grazie al progresso dei metodi statistici e dell'intelligenza artificiale, la modellazione del mix di media può ora essere eseguita in modo più semplice.

I fattori che possono influenzare il marketing mix possono essere classificati come:

Driver incrementali: si tratta di risultati di business generati da attività di marketing come annunci stampati, spesa digitale, sconti sui prezzi, sensibilizzazione sociale.

Driver di base: si tratta di risultati raggiunti senza pubblicità, solitamente dovuti alla brand equity. Questi risultati di solito non cambiano a meno che non vi sia un cambiamento economico o ambientale.

Altri driver: componenti correlati dei fattori di base, misurati su un periodo di tempo.

Esempio di un diagramma di modellazione del mix multimediale ( Fonte immagine )

Come utilizzare la modellazione Media Mix?

La modellazione dei media offre agli esperti di marketing l'opportunità di supportare le loro decisioni con i dati, creando un approccio basato sui dati che è più accurato e può effettivamente risparmiare denaro e fatica.

La ricerca di uno studio Forrester, "The Current State of Marketing Measurement and Optimization", mostra che il 71% degli esperti di marketing è compromesso da metodi e strumenti di misurazione inefficienti. Ecco come ottenere il massimo dalla modellazione del mix di media:

1. Raccogliere dati a livello personale

In questo momento, quando i cookie di terze parti stanno per diventare un ricordo del passato, gli esperti di marketing di tutto il mondo stanno cercando di raccogliere le informazioni di cui hanno bisogno. I dati a livello personale ti consentono di avere un quadro accurato di come i clienti si relazionano al mix di media che hai scelto.

Dati a livello di persona significa che assegni i dati dalle origini a un singolo consumatore con l'obiettivo di rispondere a domande aziendali e individuare le interazioni a livello di utente. [CLICCA PER TWEET]

Nel rapporto Forester sopra menzionato, il 99% degli esperti di marketing che attualmente non utilizzano dati a livello di persona vorrebbe utilizzare questo approccio oggi. Questo approccio granulare consente di condurre analisi a livello di utente invece di utilizzare i dati già aggregati.

2. Verificare il tipo di dati

La modellazione dei media funziona meglio se lavori con i canali digitali rispetto ai metodi di marketing tradizionali. È più difficile misurare i risultati di un annuncio su un giornale o di una trasmissione radiofonica. Raggiungere il giusto marketing mix, con un maggiore investimento nei canali di marketing online (incluso mobile) può darti un quadro più accurato. Ciò è anche coerente con le tendenze verso il consumo di contenuti online e mobili da parte degli utenti. Migrando le campagne sui canali online, puoi misurare il ROI in modo più accurato e avere informazioni migliori per il processo decisionale.

3. Scegli una piattaforma adatta alla tua organizzazione

L'utilizzo di software di analisi ti dà un vantaggio. È possibile analizzare il media mix utilizzando piattaforme che raccolgono dati sull'interazione dell'utente e forniscono rapporti di monitoraggio. L'approccio migliore è scegliere una piattaforma che ti dia visibilità completa su tutti i canali che stai implementando. È inoltre indispensabile un software in grado di fornire report accurati e tempestivi. Devi sapere come si comportano i tuoi canali individualmente e come parte della tua campagna di marketing.

4. Analizzare i dati

Prima di entrare nell'analisi, devi scegliere quali metriche vuoi misurare per ciascun canale. Le metriche sbagliate possono darti un'immagine completamente diversa che non è simile alla realtà. Scegli la metrica che desideri misurare in base all'obiettivo che desideri da quel canale o attività. Ad esempio, le newsletter di email marketing possono essere misurate in base alla percentuale di clic in modo più efficace rispetto alla misurazione dei tassi di apertura.

Una volta scelte le metriche e ottenuti i dati, è il momento di analizzare e comprendere i report. È importante sapere cosa ti dicono i dati per usarli a tuo vantaggio. Seguendo l'esempio delle newsletter via email, se vedi un CTR alto da loro, è un segno che dovresti usare questa strategia per la prossima campagna per quel pubblico.

Cerca anche di trovare gli "ad alte prestazioni" e anche quelli "a basso rendimento". Sapere dove sono i tuoi punti di forza e di debolezza nella campagna ti aiuterà ad adattarlo e migliorarlo per la prossima volta.

5. Tieni presente il sentimento sociale e la percezione del marchio

Il successo di una campagna di marketing non si misura solo in termini di conversioni o clic. Comprendere come il tuo pubblico potenziale percepisce il tuo marchio può fornire contesto e aiutarti a interpretare meglio i dati. Considera l'opinione dei consumatori nel tuo modello di media mix. Come si fa?

Conduci i social media e cerca l'analisi del sentiment. Prendi nota di ciò che le persone dicono del tuo marchio, il positivo e il negativo. Puoi utilizzare queste informazioni per creare un sondaggio e dimostrare i tuoi risultati valutando la tua azienda. In particolare, chiedendo con quale probabilità consiglierebbero la tua attività a un amico e quale tipo di contenuto di marketing vorrebbe vedere di più. Questo ti darà un'idea di dove concentrare i tuoi sforzi di marketing in seguito.

Come fai a sapere che il media mix è giusto per il tuo marchio?

Come determini il giusto mix di media per la tua campagna? Diamo un'occhiata ad alcuni dei fattori che dovresti considerare quando scegli il tuo media mix.

L'utilizzo di più canali di marketing per promuovere i prodotti e coinvolgere gli utenti è un approccio popolare. Tuttavia, scegliere casualmente quanti più canali possibile non solo è inefficace, ma può anche farti perdere molti soldi. La scelta del giusto mix è essenziale per ottenere una campagna di successo.

Come inizi? Conoscendo e comprendendo il tuo pubblico di destinazione. Dopotutto, il tuo obiettivo è coinvolgerli. Ci sono due passaggi chiave nella scelta del giusto mix per la tua strategia di marketing:

Definisci il tuo pubblico di destinazione

Questo è il passo più importante perché senza capire il tuo pubblico sei nell'oscurità. Inizia mappando i dati demografici di base: posizione, sesso, reddito, età, livello di istruzione. Quindi puoi approfondire ulteriormente la ricerca di interessi, piattaforme che visitano. Come si fa?

• Controlla i tuoi concorrenti: puoi ottenere molte informazioni sui tuoi potenziali clienti controllando le campagne e i siti di social media dei tuoi concorrenti.
• Cerca nei social gruppi di interesse: il tuo cliente parla di prodotti correlati al tuo sui social media e sui siti di recensioni. Dai un'occhiata a cosa stanno dicendo, dove si trovano e così via.

Dovresti sapere chi sono i potenziali clienti per il tuo prodotto o servizio. Una buona regola pratica è creare delle Buyer Personas per avere un'idea dettagliata di chi è il tuo cliente ideale.

Raccogliere e utilizzare dati affidabili

Raccogli dati sul tuo pubblico di destinazione in base a ciò che sai del tuo pubblico. Ad esempio, ricerca organica, audit della concorrenza, analisi del sentimento. Controlla anche i dati dei siti di ricerca sulla visualizzazione dei media per avere un quadro generale. I dati giusti possono fornire le informazioni necessarie per scegliere il mix di mercato che funziona.

Contenuti correlati: Cos'è l'acquisto di media e i migliori modelli da scaricare

Modellazione del mix di media vs modellazione dell'attribuzione

Il marketing moderno si basa su dati concreti, in particolare sul marketing digitale. Una delle domande prevalenti nei dipartimenti di marketing è dove va il budget di marketing. Attribuire dove sono stati spesi i soldi per portare la generazione e gli obiettivi di marketing è uno degli obiettivi chiave di ogni marketer. Nonostante gli sforzi in corso e l'analisi basata sui dati, è una sfida da attribuire con precisione. Gli esperti di marketing divergono se la modellazione dell'attribuzione o la modellazione del mix di media è il miglior modello di misurazione da utilizzare. Esaminiamo ciascuno.

Cos'è il modello di attribuzione?

Il modello di attribuzione è un approccio bottom-up utilizzato per misurare l'efficacia del marketing. Questo metodo analizza e identifica il valore di ogni iniziativa di marketing osservando le azioni intraprese dagli utenti prima della conversione.

La modellazione dell'attribuzione si concentra sui risultati degli sforzi di marketing come misurazioni, vendite online, pubblicità e sforzi di conversione simili.

Esistono cinque tipi di modelli di attribuzione:

• Ultima interazione

Ciò comporta l'attribuzione del merito della conversione all'ultimo lead con cui un utente ha interagito. Questo metodo viene utilizzato per impostazione predefinita in molti team di marketing. Ad esempio, se un utente trova il tuo sito tramite un annuncio Google, ma alla fine effettua l'acquisto da un annuncio Twitter, l'annuncio ottiene il 100% di credito per quella vendita.

• Prima interazione

Ciò comporta l'assegnazione del credito alla prima introduzione dell'utente nell'attività. Nell'esempio sopra, l'annuncio di Google otterrebbe credito invece dell'annuncio di Twitter.

• Ultimo clic non diretto

Questo modello attribuisce anche tutto il merito a una singola interazione. La base di questo approccio è che l'ultima azione viene attivata dall'ultimo clic non diretto perché è quando l'utente è esposto ai tuoi sforzi di marketing.

• Attribuzione lineare

Questo modello divide equamente l'attribuzione tra tutte le interazioni dell'utente prima della conversione. Ciò significa che ⅓ andrebbe all'annuncio di Google, ⅓ al tuo sito Web e ⅓ all'annuncio di Twitter. Il problema con questo modello è che non tiene conto del livello di influenza di ciascuna interazione.

• Attribuzione di decadimento temporale

Un'evoluzione del modello di attribuzione lineare tiene conto del momento in cui avviene ogni interazione e dà maggiore importanza alle interazioni che avvengono in prossimità del momento dell'acquisto. Ciò darebbe all'annuncio di Twitter più valore rispetto alle altre interazioni.

• Attribuzione basata sulla posizione

Questo modello divide anche la differenza durante l'allocazione del credito di conversione. Dà il 40% alla prima interazione, il 40% all'ultima e il 20% da dividere tra tutte le altre interazioni.

La differenza con la modellazione Media Mix

La modellazione del mix di media utilizza un'analisi di regressione che valuta l'impatto di più variabili su una singola variabile come i dati sulle vendite. Calcola la relazione tra le variabili indipendenti e la variabile dipendente.

La modellazione dell'attribuzione avrebbe potuto funzionare in passato per semplici strategie di marketing con pochi canali. Tuttavia, ciò si rivela difficile per le strategie complesse e distribuite del marketing di oggi. Media Mix Modeling può tenere conto di un'ampia gamma di dati provenienti da diverse fonti.

Pro e contro di condurre un MMM

L'implementazione di una modellazione del mix di media può essere più efficace:

• Ci sono dati sufficienti per stimare i parametri nel modello.
• Esiste una gamma di variabilità nei livelli pubblicitari e nelle variabili di controllo.
• Gli input del modello variano indipendentemente.
• Il modello tiene conto dei driver che possono influire sul ROI.
• Il modello cattura la relazione tra le variabili.

Ci sono problemi derivanti da problemi che possono influire sull'affidabilità dei risultati di MMM.

Quindi, quali sono i pro ei contro dell'utilizzo della modellazione del marketing mix?

Limitazioni della modellazione del mix di marketing

Gli esperti di marketing devono prendere in considerazione diversi elementi nel loro ecosistema, che possono includere:

• Dati comportamentali a livello di persona
• L'impatto che l'autorità del marchio ha sulla spesa di marketing
• Quali sono i momenti chiave per inviare messaggi di marketing
• Qual è l'attribuzione corretta all'efficacia dei singoli media

La presa in considerazione di tutte queste metriche potrebbe aver causato problemi di affidabilità della modellazione del mix di media. Le tecnologie di modellazione del mix di marketing consentono agli esperti di marketing di unificare la misurazione.

Vantaggi della modellazione del mix di marketing

Sebbene MMM non sia in grado di identificare le singole opportunità per ottimizzare l'ottimizzazione della propria campagna. Fornisce il punto di partenza per la pianificazione del budget di marketing di alto livello, fornendo un approccio olistico alle tendenze generali del mercato, offrendo agli esperti di marketing una visione a tutto tondo dei loro potenziali mercati.

Miti comuni su MMM

Come molte soluzioni analitiche è diventato molto popolare, ma è all'altezza di tutto il clamore? Ecco alcune idee sbagliate che le persone hanno sulla modellazione del mix di media:

• I modelli di mix di media sono oscuri: poiché ci sono set di dati e analisi avanzate coinvolti nella modellazione di mix di media, questi metodi sono considerati privi di trasparenza. Ciò solleva la domanda su come fai a sapere se il modello è accurato se non riesci a vederlo tutto? L'approccio corretto consiste nell'attuare un approccio trasparente, determinando risultati, schemi, tappe fondamentali e report.

• MMM non fornisce dati in tempo reale: la verità è che MMM si basa su dati storici. Tuttavia, i moderni modelli di mix di media possono fornire informazioni di marketing quasi in tempo reale, in grado di valutare nuove campagne e valutare l'efficacia di una campagna in corso.
• È sbilanciato verso i canali offline/online: le strategie di mix di media possono concentrarsi maggiormente sui canali offline. Ma i moderni modelli di media mix considerano tutti i canali, digitali e offline. I modelli di marketing dei media sono adattati per tenere conto di ciascun canale e della sua importanza come fattore.

Come misuri l'MMM?

La modellazione del mix di media viene misurata utilizzando l'analisi di regressione, in particolare la regressione multilineare. Il modello utilizza variabili dipendenti e indipendenti per identificare una relazione tra loro.

Gli analisti formano un'equazione tra le variabili dipendenti e indipendenti. A seconda della relazione tra le variabili l'equazione può essere lineare o non lineare. Ecco un esempio di un'equazione di regressione multilineare in cui ogni beta mostra che un aumento influisce sull'aumento totale delle vendite.

Esempio di equazione di vendita (Fonte immagine)

MMM aiuta i marketer a ottimizzare la spesa futura e massimizzare l'efficacia della campagna di marketing.

Rapporto di modellazione media mix

Oltre alle equazioni complesse, il rapporto MMM è costituito da tre componenti chiave:

1. Quali canali di marketing stai utilizzando?
2. Quanti soldi stai spendendo per ogni canale?
3. Quali erano i risultati e gli approfondimenti della campagna precedente?

La risposta a queste tre domande può determinare qual è il tasso di efficacia dei tuoi sforzi di marketing.

Casi d'uso comuni per l'utilizzo di MMM

La modellazione del mix di media o, nota anche come modellazione del mix di marketing, può essere utilizzata per misurare e ottimizzare i tuoi canali di marketing in termini di ROI. Ecco alcuni casi d'uso a cui puoi applicare questa tecnica:

Impostazione e ottimizzazione del budget: le grandi aziende con campagne distribuite geograficamente su più canali multimediali possono trarre vantaggio dalla scalabilità della modellazione del mix di media. La modellazione del mix di media sfrutta l'automazione per eseguire l'efficacia del marketing su larga scala.

Misurazione dei media: puoi misurare l'impatto di diversi tipi di campagne mediatiche, a pagamento, di proprietà e guadagnate. Puoi utilizzare la modellazione del mix di media per misurare il percorso del cliente nel suo percorso di acquisto. Le informazioni che ottieni possono essere utilizzate per ottimizzare la spesa e le azioni su quei canali.

Misurare i driver di vendita: la modellazione del marketing mix può essere utilizzata per trovare quali sono i fattori che guidano le vendite, in modo da poter investire di più nella strategia vincente.

La storia della MMM

Gli esperti di marketing hanno iniziato a utilizzare il Media (o Marketing) Mix Modeling nell'età d'oro della pubblicità, intorno al 1960-1970, quando il marketing era molto più semplice di oggi. Uno dei primi utenti della modellazione multimediale è stato Kraft Foods quando ha lanciato Jell-O.

L'MMM tradizionale ha consentito a Kraft di vedere in che modo le vendite sarebbero state influenzate in base ai diversi livelli di pubblicità e alla posizione geografica. Ad esempio, come aumenterebbero le vendite eseguendo campagne in 10 città anziché in quattro?

Al giorno d'oggi, con l'applicazione dell'analisi dei dati dell'intelligenza artificiale alla modellazione del mix di media, gli analisti possono ottenere informazioni praticamente in tempo reale mentre le campagne sono in corso.

Cosa cercare negli strumenti MMM

Per implementare un'efficace modellazione del mix di media hai bisogno di strumenti per le prestazioni di marketing che ti forniscano le informazioni di cui hai bisogno. Ecco cosa devi sapere quando cerchi una soluzione:

• Bilanciare la crescita a lungo e a breve termine: la maggior parte dei tuoi sforzi dovrebbe essere concentrata sulla crescita a lungo termine, ma non trascurare gli obiettivi a breve termine. L'Institute of Practitioners in Advertising suggerisce un rapporto di 60/40 attività di marketing a lungo ea breve termine. Il tuo strumento per le prestazioni di marketing deve analizzare in che modo entrambe le campagne faranno crescere la tua attività.

• Raccoglie e misura dati da fonti disparate: questa è una delle caratteristiche fondamentali di uno strumento di performance di marketing. Per essere efficaci nella modellazione del mix di media è necessario uno strumento in grado di raccogliere, elaborare e analizzare i dati dai media digitali e tradizionali. Poiché la maggior parte di queste origini dati ha le proprie analisi, è necessaria una piattaforma di orchestrazione in grado di acquisire i dati da queste origini e fornirti le informazioni di cui hai bisogno.

• Tiene conto delle variabili esterne: i cambiamenti politici, economici e sociali possono influenzare gli sforzi di marketing. Un buon strumento deve riconoscere le variabili di disturbo e valutare l'impatto che avrebbero sulle tue campagne a lungo termine.

• Considera il percorso del cliente: una modellazione del mix di media deve tenere conto delle interazioni lungo il percorso del cliente. I tuoi strumenti dovrebbero essere in grado di dirti qual è l'impatto di ogni passaggio, considerando i modelli di acquisto dei clienti e prevedendo le tendenze dei consumatori.

Domande frequenti su MMM

Come si crea un modello di mix di mercato?

Vengono prese in considerazione variabili di base o variabili incrementali, quantificandole e scomponendo le metriche aziendali per scoprire come le attività di marketing e promozione contribuiscono al ROI.

Quale tipo di metodo di modellazione è fondamentale per la valutazione del marketing mix?

L'analisi del marketing mix viene in genere eseguita utilizzando la regressione lineare. Altri effetti come non lineari e ritardati sono inclusi per avere un approccio più ampio.

Che cos'è la modellazione del mix di mercato?

Il Market Mix Modeling è una tecnica che aiuta a quantificare diversi input di marketing sulle vendite o sulla quota di mercato.

Come CodeFuel ottimizza l'acquisto e la gestione dei media

L'acquisto di media è una parte essenziale della modellazione del mix di media. Dopotutto, i canali che utilizzi determineranno l'impatto che avranno sulla tua campagna di marketing. CodeFuel ti aiuta a massimizzare le entrate per visita dell'utente e offre la massima flessibilità per le tue campagne media, su qualsiasi piattaforma. Offrendo gli annunci giusti agli acquirenti giusti al momento giusto, la tua campagna è più efficace. Inizia oggi stesso a ottimizzare efficacemente le tue campagne di marketing con CodeFuel. Iscriviti oggi.