Modelagem de mix de marketing: uma abordagem analítica para marketing e vendas

Um dos maiores desafios no marketing digital é o problema da atribuição. Com os consumidores sendo expostos a uma infinidade de canais online e offline, determinar quais canais oferecem os melhores resultados torna-se mais desafiador. No entanto, existe uma solução - a aplicação da ciência de dados.

O Marketing Mix Modeling (MMM) é uma abordagem analítica que permite entender o verdadeiro impacto de cada canal nas vendas e fazer ajustes informados em seus investimentos para obter os melhores resultados. Também permite saber o real impacto que cada canal tem nas vendas e como ajustar o investimento para obter os melhores resultados.

Neste artigo, vamos descobrir os segredos da Modelagem de Mix de Marketing e analisar seu potencial para capacitar profissionais de marketing e vendas a navegar com confiança no desafio da atribuição.

O que é modelagem de mix de marketing?

Há uma citação famosa de John Wanamaker: "Metade do dinheiro que gasto em publicidade é desperdiçado: o problema é que não sei qual é a metade". No cenário de marketing atual, onde você tem uma variedade de canais à sua disposição, é fundamental determinar quais canais geram resultados e quais não.

Você pode rastrear cliques em canais online e usar técnicas como cookies para acompanhar o comportamento do usuário, mas alcançar precisão absoluta ainda pode ser um desafio.

No marketing off-line, como comerciais de TV ou publicidade externa, a tarefa se torna muito mais complexa, pois as impressões e reações individuais não podem ser facilmente rastreadas.

É aqui que entra a Modelagem do Marketing Mix !

A Modelagem de Mix de Marketing é uma técnica de modelagem estatística que visa identificar a relação entre os gastos de marketing em cada canal e os resultados correspondentes (como visitas à web, vendas, aquisição de clientes ou outros KPIs). Usando dados históricos e técnicas de regressão, você pode determinar a contribuição de cada canal para esses KPIs. É importante observar que esse modelo só pode ser aplicado se seus gastos com marketing variarem em diferentes períodos de tempo e canais.

Ao empregar a modelagem de mix de marketing corretamente, você obtém informações precisas sobre como seu investimento em cada canal afeta seus KPIs.

Para gerar a fórmula que ajudará nesses cálculos, você pode usar simulações em que o custo para cada canal de marketing é variado e vários cenários são gerados com base nos resultados que impulsionam uma estratégia de marketing eficaz. De acordo com o Medium, há uma equação de regressão linear que você pode usar:

Vendas = β_0 + β_1 * (Canal 1) + β_2 * (Canal 2)

Nesta equação, "vendas" representa o volume de vendas, "canal 1" e "canal 2" referem-se a diferentes canais de marketing, "β_0" representa vendas básicas (o volume de vendas na ausência de campanhas de marketing, impulsionadas pela demanda natural, lealdade e notoriedade da marca), e "β_1" e "β_2" são os coeficientes que representam a contribuição de cada canal para o volume de vendas. É importante notar que existem outras fórmulas possíveis.

Quais dados eu preciso para aplicar a modelagem do mix de marketing?

Para aplicar com sucesso este modelo de marketing e vendas , é crucial começar com os dados corretos. Aqui estão os fatores a serem considerados ao coletar as informações necessárias para esses cálculos.

• Dados Suficientes e Variados : A Modelagem do Mix de Marketing analisa as variações de múltiplos elementos em uma única variável dependente. Portanto, é essencial ter dados adequados com variação suficiente para identificar com precisão o impacto dessas variações na variável.
• Dados representativos : Os dados coletados devem equilibrar ter informações suficientes para determinar as relações entre as variáveis ​​e representar verdadeiramente sua empresa.
• Nível de detalhe : O nível de detalhe nos dados determina o nível de detalhe nos resultados. Por exemplo, se você deseja que o Marketing Mix Modeling forneça informações sobre o desempenho de cada canal no nível da loja, produto ou segmento, os dados devem ser segmentados de acordo.
• Eliminação de ruído : fatores externos, como sazonalidade e flutuações econômicas, influenciam as vendas, as visitas à Web e as métricas de aquisição de clientes. Portanto, refinar o modelo eliminando o “ruído” causado por esses fatores é essencial.

Fatores a serem levados em consideração na modelagem do mix de marketing

Para interpretar corretamente os resultados deste modelo, dois fatores cruciais devem ser levados em consideração: o efeito defasado das ações de marketing e vendas, bem como o conceito de retornos decrescentes.

Os efeitos defasados ​​de marketing e vendas

Nem todas as ações de marketing têm efeito imediato. A maioria dos consumidores passa por uma fase de consideração ou tomada de decisão entre o momento em que reconhece uma necessidade e o momento em que decide fazer uma compra.

Como resultado, existe um intervalo de tempo entre o lançamento de uma campanha de marketing e o KPI registado (visita, compra, registo de utilizador, etc.). É fundamental considerar essa defasagem na hora de calcular os resultados de cada canal.

A duração da fase de consideração varia dependendo do produto em questão. Por exemplo, o tempo de consideração para comprar um batom difere daquele para comprar um carro novo. Além disso, o intervalo de tempo entre a exposição a um canal de marketing e o processo de tomada de decisão pode variar em diferentes canais. Portanto, é recomendável testar vários lapsos de tempo para determinar o melhor ajuste para os dados.

Rendimentos decrescentes

Retornos decrescentes ocorrem quando o benefício incremental diminui à medida que o investimento aumenta. Em outras palavras, investir mais não traz melhores resultados além de certo ponto. Depois desse ponto, a publicidade adicional pode se tornar menos eficaz ou até mesmo contraproducente.

A relação entre orçamento de marketing e resultados não é linear . O objetivo é determinar o nível máximo ideal de investimento em cada canal de marketing.

Que resultados você pode obter com a modelagem do mix de marketing?

Vamos supor que você tenha dados de qualidade suficientes para aplicar a Modelagem do Marketing Mix. Que resultados você pode obter? Podemos separar esses insights em resultados descritivos (que explicam o que aconteceu até agora) e resultados preditivos (que visam prever o futuro).

Resultados descritivos

Dentro dos resultados descritivos, dois tipos de gráficos podem ser muito valiosos para avaliar o desempenho da sua empresa: gráficos de contribuição e gráficos de retornos decrescentes.

Gráficos de contribuição

Os gráficos de contribuição representam visualmente os canais que contribuem para o crescimento da sua empresa . Ao traduzir os resultados da Modelagem de Mix de Marketing em um modelo visual, você pode identificar rapidamente a contribuição do canal para a receita geral. Observar gráficos temporais para rastrear a evolução do canal e identificar fatores como sazonalidade também é perspicaz. Essas representações visuais permitem que você entenda as tendências e avalie rapidamente a situação da sua empresa.

Gráficos de rendimentos decrescentes

Os gráficos de linha que representam uma curva de plotagem são normalmente usados ​​ao analisar retornos decrescentes em marketing e vendas. Esses gráficos fornecem uma representação visual da relação entre investimento e retornos.

Suponha que aceitemos a teoria da saturação da propaganda no mercado . Nesse caso, queremos garantir que não estamos investindo em marketing e vendas além do ponto de saturação.

Para determinar isso, podemos plotar os retornos de cada canal e observar o formato da curva. Podemos descobrir que canais específicos atingem a saturação rapidamente enquanto outros continuam gerando lucros mesmo com o aumento do investimento.

Ao examinar os gráficos de contribuição e retornos decrescentes, obtemos informações valiosas sobre quais canais oferecem o ROI mais alto. Esta informação nos guia para determinar onde investir mais ou menos para maximizar os lucros. Tenha em mente que a precisão desses resultados depende da qualidade e representatividade dos dados que inserimos.

Resultados preditivos

A modelagem de mix de marketing é benéfica para explicar eventos passados ​​e prever o ROI futuro de suas ações de marketing e vendas . Embora seja crucial abordar previsões futuras com cautela, a Modelagem de mix de marketing fornece uma ferramenta valiosa para tomar decisões informadas sobre suas estratégias de marketing e vendas.

Para aproveitar essas informações, você pode projetar cenários de investimento e aplicar a modelagem de mix de marketing para avaliar os resultados. Isso permite que você otimize seu orçamento, concentrando-se nos canais mais eficientes que ainda não atingiram a saturação.

Nós da Cyberclick podemos ajudá-lo a criar um algoritmo automatizado e personalizado adaptado à situação única da sua empresa, eliminando a necessidade de cálculos manuais de diferentes cenários. Essa otimização ajuda a garantir a alocação inteligente do orçamento e libera tempo e recursos para que você possa aprimorar sua estratégia e criatividade.