Modelarea mixului de marketing: o abordare analitică a marketingului și vânzărilor

Una dintre cele mai mari provocări în marketingul digital este problema atribuirii. Cum consumatorii sunt expuși la o multitudine de canale online și offline, determinarea care canale oferă cele mai bune rezultate devine mai dificilă. Cu toate acestea, există o soluție - aplicarea științei datelor.

Marketing Mix Modeling (MMM) este o abordare analitică care vă permite să înțelegeți impactul real al fiecărui canal asupra vânzărilor și să faceți ajustări informate ale investițiilor dvs. pentru rezultate optime. De asemenea, vă permite să cunoașteți impactul real pe care fiecare canal îl are asupra vânzărilor și cum puteți ajusta investițiile pentru a obține cele mai bune rezultate.

În acest articol, vom dezvălui secretele modelării mixului de marketing și vom trece peste potențialul acestuia pentru a-i împuternici pe marketeri și profesioniști în vânzări să navigheze cu încredere în provocarea atribuirii.

Ce este modelarea mixului de marketing?

Există un citat celebru al lui John Wanamaker, „Jumătate din banii pe care îi cheltuiesc pe publicitate sunt irosiți: problema este că nu știu care jumătate este”. În peisajul de marketing de astăzi, în care aveți la dispoziție o gamă largă de canale, este esențial să determinați care canale dau rezultate și care nu.

Puteți urmări clicurile pe canalele online și puteți utiliza tehnici precum cookie-urile pentru a urmări comportamentul utilizatorului, dar obținerea unei acuratețe absolute poate fi totuși o provocare.

În marketingul offline, cum ar fi reclamele TV sau publicitatea în aer liber, sarcina devine mult mai complexă, deoarece impresiile și reacțiile individuale nu pot fi urmărite cu ușurință.

Aici intervine Marketing Mix Modeling !

Modelarea mixului de marketing este o tehnică de modelare statistică care urmărește să identifice relația dintre cheltuielile de marketing în fiecare canal și rezultatele corespunzătoare (cum ar fi vizitele web, vânzările, achiziția de clienți sau alți KPI-uri). Folosind date istorice și tehnici de regresie, puteți determina contribuția fiecărui canal la acești KPI. Este important să rețineți că acest model poate fi aplicat numai dacă cheltuielile dvs. de marketing variază în diferite perioade de timp și canale.

Utilizând corect modelarea mixului de marketing, obțineți informații precise asupra modului în care investiția dvs. în fiecare canal vă afectează KPI-urile.

Pentru a genera formula care va ajuta în aceste calcule, puteți utiliza simulări în care costul pentru fiecare canal de marketing este variat și vor fi generate mai multe scenarii pe baza rezultatelor care conduc la o strategie de marketing eficientă. Potrivit Medium, există o ecuație de regresie liniară pe care o puteți folosi:

Vânzări = β_0 + β_1 * (Canalul 1) + β_2 * (Canalul 2)

În această ecuație, „vânzări” reprezintă volumul vânzărilor, „canalul 1” și „canalul 2” se referă la diferite canale de marketing, „β_0” reprezintă vânzările de bază (volumul vânzărilor în absența campaniilor de marketing, determinat de cererea naturală, loialitate și cunoaștere a mărcii), iar „β_1” și „β_2” sunt coeficienții care reprezintă contribuția fiecărui canal la volumul vânzărilor. Este important de menționat că există și alte formule posibile.

De ce date am nevoie pentru a aplica modelarea mixului de marketing?

Pentru a aplica cu succes acest model de marketing și vânzări , este esențial să începeți cu datele corecte. Iată care sunt factorii de luat în considerare atunci când culeg informațiile necesare pentru aceste calcule.

• Date suficiente și variate : Modelarea mixului de marketing analizează variațiile mai multor elemente într-o singură variabilă dependentă. Prin urmare, este esențial să existe date adecvate cu suficiente variații pentru a identifica cu exactitate impactul acestor variații asupra variabilei.
• Date reprezentative : Datele colectate ar trebui să echilibreze având suficiente informații pentru a determina relațiile dintre variabile și să reprezinte cu adevărat compania dumneavoastră.
• Nivel de detaliu : nivelul de detaliu al datelor determină nivelul de detaliu al rezultatelor. De exemplu, dacă doriți ca Modelarea mixului de marketing să ofere informații despre performanța fiecărui canal la nivel de magazin, produs sau segment, datele ar trebui să fie segmentate corespunzător.
• Eliminarea zgomotului : Factorii externi, cum ar fi sezonalitatea și fluctuațiile economice, influențează vânzările, vizitele web și valorile de achiziție de clienți. Prin urmare, rafinarea modelului prin eliminarea „zgomotului” cauzat de acești factori este esențială.

Factori care trebuie luați în considerare în modelarea mixului de marketing

Pentru a interpreta corect rezultatele acestui model, trebuie luați în considerare doi factori cruciali: efectul întârziat al acțiunilor de marketing și vânzări, precum și conceptul de rentabilitate descrescătoare.

Efectele întârziate ale marketingului și vânzărilor

Nu toate acțiunile de marketing au un efect imediat. Majoritatea consumatorilor trec printr-o fază de luare a deciziilor sau de luare a deciziilor între momentul în care recunosc o nevoie și momentul în care decid dacă fac o achiziție.

Ca urmare, există un decalaj de timp între lansarea unei campanii de marketing și KPI-ul înregistrat (vizită, achiziție, înregistrarea utilizatorului etc.). Este esențial să luați în considerare acest decalaj atunci când calculați rezultatele fiecărui canal.

Durata fazei de luare în considerare variază în funcție de produsul în cauză. De exemplu, timpul de luat în considerare pentru cumpărarea rujului diferă de cel al achiziționării unei mașini noi. În plus, intervalul de timp dintre expunerea la un canal de marketing și procesul de luare a deciziilor poate varia în diferite canale. Prin urmare, se recomandă testarea diferitelor intervale de timp pentru a determina cea mai bună potrivire pentru date.

Rentabiliri descrescătoare

Randamentele descrescătoare apar atunci când beneficiul incremental scade pe măsură ce investiția crește. Cu alte cuvinte, a investi mai mult nu dă rezultate mai bune dincolo de un anumit punct. După acel moment, publicitatea ulterioară poate deveni mai puțin eficientă sau chiar contraproductivă.

Relația dintre bugetul de marketing și rezultate nu este liniară . Obiectivul este de a determina nivelul maxim optim de investiție în fiecare canal de marketing.

Ce rezultate puteți obține cu modelarea mixului de marketing?

Să presupunem că aveți suficiente date de calitate pentru a aplica modelarea mixului de marketing. Ce rezultate poti obtine? Putem separa aceste perspective în rezultate descriptive (care explică ceea ce s-a întâmplat până acum) și rezultate predictive (care urmăresc să prezică viitorul).

Rezultate descriptive

În cadrul rezultatelor descriptive, două tipuri de grafice pot fi foarte valoroase pentru evaluarea performanței companiei dvs.: grafice de contribuție și grafice de rentabilitate descrescătoare.

Grafice de contribuție

Graficele de contribuție reprezintă vizual canalele care contribuie la creșterea companiei dvs. . Prin traducerea rezultatelor modelării mixului de marketing într-un model vizual, puteți identifica rapid contribuția canalului la veniturile totale. Observarea graficelor temporale pentru a urmări evoluția canalului și pentru a identifica factori precum sezonalitatea este, de asemenea, perspectivă. Aceste reprezentări vizuale vă permit să înțelegeți tendințele și să evaluați rapid situația companiei dumneavoastră.

Grafice ale randamentelor descrescătoare

Diagramele cu linii care reprezintă o curbă sunt utilizate în mod obișnuit atunci când se analizează randamentele descrescătoare în marketing și vânzări. Aceste diagrame oferă o reprezentare vizuală a relației dintre investiție și rentabilitate.

Să presupunem că acceptăm teoria saturației publicitare pe piață . În acest caz, dorim să ne asigurăm că nu investim în marketing și vânzări dincolo de punctul de saturație.

Pentru a determina acest lucru, putem reprezenta grafic randamentele pentru fiecare canal și putem observa forma curbei. Putem descoperi că anumite canale ajung la saturație rapid, în timp ce altele continuă să genereze profituri chiar și cu investiții sporite.

Examinând atât diagramele de contribuție, cât și diagramele cu randamente descrescătoare, obținem informații valoroase despre canalele care oferă cel mai mare ROI. Aceste informații ne ghidează pentru a stabili unde să investim mai mult sau mai puțin pentru a maximiza profiturile. Rețineți că acuratețea acestor rezultate depinde de calitatea și reprezentativitatea datelor pe care le introducem.

Rezultate predictive

Modelarea mixului de marketing este benefică pentru explicarea evenimentelor trecute și pentru prezicerea viitoarei rentabilitati a investiției acțiunilor dvs. de marketing și vânzări . Deși este esențial să abordați previziunile viitoare cu precauție, modelarea mixului de marketing oferă un instrument valoros pentru a lua decizii informate cu privire la strategiile dvs. de marketing și vânzări.

Pentru a valorifica aceste informații, puteți proiecta scenarii de investiții și puteți aplica modelarea mixului de marketing pentru a evalua rezultatele. Acest lucru vă permite să vă optimizați bugetul concentrându-vă pe cele mai eficiente canale care încă nu au ajuns la saturație.

Noi, cei de la Cyberclick, vă putem ajuta să creați un algoritm automatizat și personalizat, adaptat situației unice a companiei dvs., eliminând necesitatea calculelor manuale ale diferitelor scenarii. Această optimizare ajută la asigurarea unei alocări inteligente a bugetului și eliberează timp și resurse, astfel încât să vă puteți îmbunătăți strategia și creativitatea.