O que é o Media Mix Modeling (MMM) e como medi-lo?

Curto no tempo? Aqui está o índice:

Qual é o mix de mídia no marketing?

O mix de mídia é a combinação de todos os canais de comunicação que uma organização usa para transmitir a mensagem da marca e os esforços de marketing aos clientes em potencial. O mix de mídia pode combinar canais de publicidade tradicionais, como impressão, transmissão e TV, mídia social e publicidade online. As empresas falam sobre o mix de marketing ao planejar suas metas de campanha e é uma parte essencial de sua estratégia de marketing.

O que é otimização de mix de mídia?

As organizações otimizam seu mix de mídia para obter insights sobre o que precisam para atingir seu público de maneira eficaz. Nem todas as empresas podem otimizar seu mix de mídia porque é mais adequado para o marketing online. Requer analisar as análises e o ROI de diferentes estratégias de marketing.

É aqui que a modelagem de mix de mídia vem para ajudar.

O que é um estudo de modelagem de mix de mídia?

É uma técnica de análise de marketing que mede qual é o impacto de uma campanha e determina como cada parte do mix de marketing contribui (ou não) para o seu sucesso. Os resultados de um estudo de modelagem de mix de mídia podem fornecer insights que você pode usar para melhorar uma campanha. Vamos resumir isso com uma definição:

A modelagem de mix de mídia é uma abordagem de cima para baixo que usa ferramentas e análises avançadas para avaliar como as atividades de mídia e marketing, preços, sazonalidade e fatores variáveis ​​afetam as vendas e o ROI. Ele fornece uma medida de como as atividades contribuem para o ROI da empresa .

Os analistas de marketing usam técnicas de ciência de dados, como regressão multilinear, para determinar a eficácia de cada entrada de marketing em termos de ROI. O objetivo é identificar quais esforços de marketing têm maior ROI e, portanto, são mais impactantes.

Exemplo de modelo MMM ( origem da imagem )

Como o MMM funciona?

A modelagem do mix de mídia analisa os dados coletados e processados ​​dos canais que formam o mix de marketing. Algumas soluções permitem que os profissionais de marketing considerem canais tradicionais, promoções, sazonalidade e outras variáveis.

A modelagem coleta dados de fontes diferentes, que então aplica análises estatísticas avançadas e permite obter insights sobre a eficácia da campanha atual. O MMM aproveita métricas e variáveis ​​como vendas, classificações ou análises online, permitindo que os analistas tenham uma visão mais ampla do impacto da campanha no mercado de maneira mensurável.

O MMM analisa variáveis ​​lineares e não lineares. Isso significa que existem variáveis ​​que uma relação direta com as vendas pode medir. Quanto mais você aumenta a entrada, mais as vendas crescem. Mas outras variáveis, como a transmissão, são mais difíceis de rastrear. Se um profissional de marketing fizesse isso manualmente, seria extremamente difícil. A tecnologia MMM permite que os profissionais de marketing usem inteligência artificial e análises avançadas para descobrir um impacto quantificável de cada esforço de marketing, independentemente do canal.

O objetivo de um estudo de modelagem de mix de mídia é fornecer uma medida do impacto de cada atividade de marketing em cada canal. Ele funciona quantificando o efeito da publicidade, preços, relações públicas e patrocínios.

O termo foi cunhado em um artigo da Harvard Business Review, e a técnica existe há alguns anos. Graças ao avanço dos métodos estatísticos e inteligência artificial, a modelagem do mix de mídia pode ser feita agora de forma mais simples.

Os fatores que podem afetar o mix de marketing podem ser categorizados como:

Drivers incrementais: referem-se a resultados de negócios gerados por atividades de marketing, como anúncios impressos, gastos digitais, descontos de preços, alcance social.

Drivers de base: refere-se a resultados alcançados sem publicidade, geralmente devido ao valor da marca. Esses resultados geralmente não mudam a menos que haja uma mudança econômica ou ambiental.

Outros drivers: componentes relacionados de fatores de linha de base, medidos ao longo de um período de tempo.

Exemplo de um diagrama de modelagem de mix de mídia ( fonte de imagem )

Como usar a modelagem de mix de mídia?

A modelagem de mídia oferece aos profissionais de marketing a oportunidade de apoiar suas decisões com dados, criando uma abordagem orientada por dados que é mais precisa e pode economizar dinheiro e esforço.

Pesquisa de um estudo da Forrester, “The Current State of Marketing Measurement and Optimization”, mostra que 71% dos profissionais de marketing são prejudicados por métodos e ferramentas de medição ineficientes. Veja como aproveitar ao máximo sua modelagem de mix de mídia:

1. Colete dados no nível pessoal

Neste momento, quando os cookies de terceiros estão prestes a se tornar uma coisa do passado, os profissionais de marketing de todos os lugares estão tentando coletar as informações de que precisam. Os dados de nível pessoal permitem que você tenha uma visão precisa de como os clientes se relacionam com o mix de mídia que você escolheu.

Dados no nível da pessoa significam que você atribui dados de fontes a um consumidor individual com o objetivo de responder a perguntas de negócios e identificar interações no nível do usuário. [CLIQUE PARA TWEET]

No relatório Forester mencionado acima, 99% dos profissionais de marketing que não usam dados em nível de pessoa gostariam de usar essa abordagem hoje. Essa abordagem granular permite realizar análises no nível do usuário em vez de usar os dados já agregados.

2. Verifique o tipo de dados

A modelagem de mídia funciona melhor se você estiver trabalhando com canais digitais do que com métodos tradicionais de marketing. É mais difícil medir os resultados de um anúncio de jornal ou de uma transmissão de rádio. Alcançar o mix de marketing certo, com um maior investimento em canais de marketing online (incluindo dispositivos móveis), pode fornecer uma imagem mais precisa. Isso também é consistente com as tendências de consumo de conteúdo online e móvel pelos usuários. Ao migrar campanhas para canais online, você pode medir o ROI com mais precisão e ter melhores insights para a tomada de decisões.

3. Escolha a plataforma certa para sua organização

O uso de software de análise oferece uma vantagem. Você pode analisar o mix de mídia usando plataformas que coletam dados de interação do usuário e fornecem relatórios de rastreamento. A melhor abordagem é escolher uma plataforma que lhe dê visibilidade completa de todos os canais que você está implementando. Um software que pode fornecer relatórios precisos e oportunos também é uma obrigação. Você precisa saber como seus canais estão se saindo individualmente e como parte de sua campanha de marketing.

4. Analise os dados

Antes de entrar na análise, você precisa escolher quais métricas deseja medir para cada canal. As métricas erradas podem fornecer uma imagem completamente diferente que não é semelhante à realidade. Escolha a métrica que deseja medir de acordo com a meta desejada desse canal ou atividade. Por exemplo, os boletins de marketing por e-mail podem ser medidos pela taxa de cliques de forma mais eficaz do que pela medição das taxas de abertura.

Depois de escolher as métricas e obter os dados, é hora de analisar e entender os relatórios. É importante saber o que os dados estão lhe dizendo para usá-los a seu favor. Seguindo o exemplo das newsletters por e-mail, se você vir uma CTR alta delas, é sinal de que você deve usar essa estratégia para a próxima campanha para esse público.

Tente encontrar os “de alto desempenho” e os “de baixo desempenho” também. Saber onde seus pontos fortes e fracos na campanha o ajudará a ajustá-la e melhorá-la para a próxima vez.

5. Tenha em mente o sentimento social e a percepção da marca

O sucesso de uma campanha de marketing não é medido apenas em termos de conversões ou cliques. Entender como seu público em potencial percebe sua marca pode fornecer contexto e ajudá-lo a interpretar melhor os dados. Considere a opinião do consumidor em seu modelo de mix de mídia. Como você faz isso?

Conduza mídias sociais e pesquise análises de sentimentos. Tome nota do que as pessoas estão dizendo sobre sua marca, o positivo e o negativo. Você pode usar essas informações para criar uma pesquisa e provar suas descobertas classificando sua empresa. Especificamente, perguntando qual a probabilidade de eles recomendarem sua empresa a um amigo e que tipo de conteúdo de marketing eles gostariam de ver mais. Isso lhe dará uma ideia de onde concentrar seus esforços de marketing em seguida.

Como você sabe que o mix de mídia é adequado para sua marca?

Como você determina o mix de mídia certo para sua campanha? Vejamos alguns dos fatores que você deve considerar ao escolher seu mix de mídia.

Usar vários canais de marketing para promover produtos e engajar seus usuários é uma abordagem popular. No entanto, escolher aleatoriamente o maior número possível de canais não é apenas ineficaz, mas também pode fazer com que você perca muito dinheiro. Escolher a combinação certa é essencial para alcançar uma campanha de sucesso.

Como você começa? Conhecendo e entendendo seu público-alvo. Afinal, seu objetivo é envolvê-los. Existem duas etapas principais para escolher o mix certo para sua estratégia de marketing:

Defina seu público-alvo

Este é o passo mais importante, porque sem entender seu público você está no escuro. Comece mapeando dados demográficos básicos: localização, sexo, renda, idade, nível de educação. Então você pode pesquisar ainda mais os interesses, as plataformas que eles visitam. Como você faz isso?

• Verifique seus concorrentes: você pode obter muitas informações sobre seus clientes em potencial verificando as campanhas e os sites de mídia social de seus concorrentes.
• Pesquise em grupos de interesse nas redes sociais: seu cliente fala sobre produtos relacionados ao seu nas redes sociais e sites de resenhas. Dê uma olhada no que eles estão dizendo, onde eles estão localizados e tal.

Você deve saber quem são os clientes em potencial para o seu produto ou serviço. Uma boa regra é criar personas de comprador para ter uma ideia detalhada de quem é seu cliente ideal.

Colete e use dados confiáveis

Reúna dados sobre seu público-alvo de acordo com o que você sabe sobre seu público. Por exemplo, pesquisa orgânica, auditorias de concorrentes, análise de sentimentos. Verifique os dados de sites de pesquisa de visualização de mídia também para ter uma visão ampla. Os dados certos podem fornecer o insight necessário para escolher o mix de mercado que funciona.

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Modelagem de mix de mídia versus modelagem de atribuição

O marketing moderno é baseado em dados concretos, especialmente no marketing digital. Uma das questões predominantes nos departamentos de marketing é para onde vai o orçamento de marketing. Atribuir onde o dinheiro foi gasto para gerar leads e metas de marketing é um dos principais objetivos de todo profissional de marketing. Apesar dos esforços contínuos e da análise orientada por dados, é um desafio atribuir com precisão. Os profissionais de marketing divergem se a modelagem de atribuição ou a modelagem de mix de mídia é o melhor modelo de medição a ser usado. Vamos examinar cada um.

O que é o modelo de atribuição?

A modelagem de atribuição é uma abordagem de baixo para cima usada para medir a eficácia do marketing. Esse método analisa e identifica o valor de cada iniciativa de marketing observando as ações que os usuários realizam antes da conversão.

A modelagem de atribuição se concentra nos resultados dos esforços de marketing como medições, vendas on-line, publicidade e esforços de conversão semelhantes.

Existem cinco tipos de modelos de atribuição:

• Última interação

Isso envolve atribuir o crédito da conversão ao último lead com o qual um usuário interagiu. Esse método é usado por padrão em muitas equipes de marketing. Por exemplo, se um usuário encontrar seu site por meio de um anúncio do Google, mas finalmente fizer a compra por meio de um anúncio do Twitter, o anúncio receberá 100% de crédito por essa venda.

• Primeira interação

Isso envolve atribuir crédito à primeira introdução do usuário no negócio. No exemplo acima, o anúncio do Google receberia crédito em vez do anúncio do Twitter.

• Último clique não direto

Esse modelo também atribui todo o crédito a uma única interação. A base dessa abordagem é que a última ação é acionada pelo último clique não direto porque é quando o usuário é exposto aos seus esforços de marketing.

• Atribuição linear

Esse modelo divide a atribuição igualmente entre todas as interações do usuário antes da conversão. Isso significa que ⅓ iria para o anúncio do Google, ⅓ para o seu site e ⅓ para o anúncio do Twitter. O problema desse modelo é que ele não leva em conta o nível de influência de cada interação.

• Atribuição de redução de tempo

Uma evolução do modelo de atribuição linear leva em consideração quando cada interação ocorre e dá mais importância às interações que acontecem próximo ao momento da compra. Isso daria ao anúncio do Twitter mais valor do que as outras interações.

• Atribuição baseada em posição

Esse modelo também divide a diferença ao alocar o crédito de conversão. Dá 40% para a primeira interação, 40% para a última e 20% para dividir entre todas as outras interações.

A diferença com a modelagem de mix de mídia

A modelagem de mix de mídia usa uma análise de regressão que avalia o impacto de várias variáveis ​​em uma única variável, como números de vendas. Ele calcula a relação entre as variáveis ​​independentes e a variável dependente.

A modelagem de atribuição poderia ter funcionado no passado para estratégias de marketing simples com poucos canais. No entanto, isso se mostra difícil para as estratégias complexas e distribuídas do marketing de hoje. A modelagem de mix de mídia pode levar em conta uma ampla gama de dados de diversas fontes.

Prós e contras de realizar um MMM

A implementação de uma modelagem de mix de mídia pode ser mais eficaz:

• Há dados suficientes para estimar os parâmetros no modelo.
• Existe uma gama de variabilidade nos níveis de publicidade e variáveis ​​de controle.
• As entradas do modelo variam independentemente.
• O modelo considera os fatores que podem afetar o ROI.
• O modelo captura a relação entre as variáveis.

Existem desafios de problemas que podem afetar a confiabilidade dos resultados do MMM.

Então, quais são os prós e contras de usar a modelagem do mix de marketing?

Limitações da modelagem do mix de marketing

Os profissionais de marketing precisam levar em consideração vários elementos em seu ecossistema, que podem incluir:

• Dados comportamentais em nível de pessoa
• O impacto que a autoridade da marca tem nos gastos com marketing
• Quais são os principais momentos para enviar mensagens de marketing
• Qual é a atribuição adequada sobre a eficácia da mídia individual

Levar em consideração todas essas métricas pode ter causado problemas de confiabilidade na modelagem do mix de mídia. As tecnologias de modelagem do mix de marketing permitem que os profissionais de marketing unifiquem a medição.

Vantagens da modelagem do mix de marketing

Enquanto o MMM não consegue identificar oportunidades individuais para otimizar a otimização de suas campanhas. Ele fornece o ponto de partida para o planejamento orçamentário de marketing de alto nível, fornecendo uma abordagem holística das tendências gerais do mercado, dando aos profissionais de marketing uma visão completa de seus mercados potenciais.

Mitos comuns sobre o MMM

Como muitas soluções analíticas se tornaram muito populares, mas será que está à altura de todo o hype? Aqui estão alguns equívocos que as pessoas têm em torno da modelagem de mix de mídia:

• Os modelos de mix de mídia são obscuros: como existem conjuntos de dados e análises avançadas envolvidas na modelagem de mix de mídia, esses métodos são considerados carentes de transparência. Isso levanta a questão de como você sabe se o modelo é preciso se você não pode ver tudo? A abordagem certa é implementar uma abordagem transparente, determinando entregas, esboços, marcos e relatórios.

• O MMM não fornece dados em tempo real: a verdade é que o MMM é baseado em dados históricos. No entanto, os modelos modernos de mix de mídia podem fornecer insights de marketing quase em tempo real, que podem avaliar novas campanhas e avaliar a eficácia de uma campanha em execução.
• É tendencioso para canais offline/online: as estratégias de mix de mídia podem se concentrar mais em canais offline. Mas os modelos modernos de mix de mídia consideram todos os canais, digitais e offline. Os modelos de marketing de mídia são adaptados para levar em conta cada canal e sua importância como fator.

Como medir o MMM?

A modelagem de mix de mídia é medida usando análise de regressão, especificamente regressão multilinear. O modelo utiliza variáveis ​​dependentes e independentes para identificar uma relação entre elas.

Os analistas formam uma equação entre as variáveis ​​dependentes e independentes. Dependendo da relação entre as variáveis ​​a equação pode ser linear ou não linear. Aqui está um exemplo de uma equação de regressão multilinear onde cada beta mostra que um aumento afeta o aumento total de vendas.

Exemplo de uma equação de vendas (Fonte da imagem)

O MMM ajuda os profissionais de marketing a otimizar gastos futuros e maximizar a eficácia da campanha de marketing.

Taxa de modelagem de mix de mídia

Além de equações complexas, a razão MMM consiste em três componentes principais:

1. Quais canais de marketing você está usando?
2. Quanto dinheiro você está gastando em cada canal?
3. Quais foram os resultados e insights de campanhas anteriores?

A resposta a essas três perguntas pode determinar qual é a taxa de eficácia de seus esforços de marketing.

Casos de uso comuns para usar o MMM

A modelagem de mix de mídia ou como também é conhecida como modelagem de mix de marketing pode ser usada para medir e otimizar seus canais de marketing em termos de ROI. Aqui estão alguns casos de uso aos quais você pode aplicar essa técnica:

Definição e otimização de orçamento: Grandes empresas com campanhas distribuídas geograficamente em vários canais de mídia podem se beneficiar da escalabilidade da modelagem de mix de mídia. A modelagem de mix de mídia aproveita a automação para realizar a eficácia do marketing em larga escala.

Medição de mídia: você pode medir o impacto de diferentes tipos de campanhas de mídia, pagas, próprias e ganhas. Você pode usar a modelagem de mix de mídia para medir a jornada do cliente em seu caminho até a compra. Os insights que você obtém podem ser usados ​​para otimizar seus gastos e ações nesses canais.

Medindo os impulsionadores de vendas: A modelagem do mix de marketing pode ser usada para descobrir quais são os fatores que impulsionam as vendas, para que você possa investir mais na estratégia vencedora.

A história do MM

Os profissionais de marketing começaram a usar a modelagem de mix de mídia (ou marketing) na era de ouro da publicidade, por volta de 1960-1970, quando o marketing era muito mais simples do que hoje. Um dos primeiros usuários de modelagem de mídia foi a Kraft Foods quando lançou o Jell-O.

O MMM tradicional permitia à Kraft ver como as vendas seriam afetadas de acordo com diferentes níveis de propaganda e localização geográfica. Por exemplo, como as vendas aumentariam ao executar campanhas em 10 cidades em vez de quatro?

Atualmente, com a aplicação da análise de dados de inteligência artificial para modelagem de mix de mídia, os analistas podem obter insights praticamente em tempo real à medida que as campanhas estão em execução.

O que procurar nas ferramentas MMM

Para implementar uma modelagem de mix de mídia eficaz, você precisa de ferramentas de desempenho de marketing que forneçam os insights necessários. Aqui está o que você precisa saber ao procurar uma solução:

• Equilibrar o crescimento de longo e curto prazo: a maioria de seus esforços deve ser focada no crescimento de longo prazo, mas não negligencie as metas de curto prazo. O Institute of Practitioners in Advertising sugere uma proporção de 60/40 atividades de marketing de longo e curto prazo. Sua ferramenta de desempenho de marketing precisa analisar como ambas as campanhas farão seu negócio crescer.

• Coleta e mede dados de fontes diversas: essa é uma das características básicas de uma ferramenta de desempenho de marketing. Para ser eficaz na modelagem de mix de mídia, você precisa de uma ferramenta que possa coletar, processar e analisar dados de mídia digital e tradicional. Como a maioria dessas fontes de dados tem suas próprias análises, você precisa de uma plataforma de orquestração que possa ingerir os dados dessas fontes e fornecer os insights necessários.

• Leva em conta variáveis ​​externas: mudanças políticas, econômicas e sociais podem afetar os esforços de marketing. Uma boa ferramenta precisa reconhecer variáveis ​​disruptivas e avaliar como elas afetariam suas campanhas de longo prazo.

• Considere a jornada do cliente: uma modelagem de mix de mídia precisa levar em conta as interações ao longo da jornada do cliente. Suas ferramentas devem ser capazes de dizer qual é o impacto de cada etapa, considerando os padrões de compra do cliente e prevendo as tendências do consumidor.

Perguntas frequentes sobre o MMM

Como você faz um modelo de mix de mercado?

As variáveis ​​de base ou variáveis ​​incrementais são levadas em consideração, quantificando-as e decompondo as métricas de negócios para descobrir como as atividades de marketing e promoção contribuem para o ROI.

Que tipo de método de modelagem é crítico para a avaliação do mix de marketing?

A análise do mix de marketing geralmente é feita usando regressão linear. Outros efeitos como não lineares e defasados ​​são incluídos para ter uma abordagem mais ampla.

O que é modelagem de mix de mercado?

Market Mix Modeling é uma técnica que ajuda a quantificar várias entradas de marketing sobre vendas ou participação de mercado.

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