Lær hvordan Marketing Mix Modeling afslører skjulte indsigt, optimerer budgetter og booster ROI i din marketingstrategi. Få nøglerne til succes!

Hvordan kan en virksomhed afgøre ikke kun hvor de skal markedsføre, men også hvordan de kan markedsføre effektivt og effektivt? Dette er selve kernen i kunsten og videnskaben bag marketing mix modeling. Forestil dig to virksomheder. Den ene er en detailbutik i et amerikansk indkøbscenter. Den anden er et direkte-til-forbruger mærke, der sælger gennem en veludviklet hjemmeside. Begge anvender en kraftfuld blanding af marketing kunst og videnskab. Alligevel befinder de sig i meget forskellige økonomiske og digitale universer. Og nu forestil dig, at hver af disse virksomheder forsøger at forstå, hvordan marketinguniverset fungerer. Hvordan gør man det? Hvordan indsamler man signalerne og sifter gennem støjen? Det er præcis, hvad marketing mix modeling gør.

Forstå Marketing Mix Modeling

En analytisk teknik fra økonometrisk felt, Marketing Mix Modeling er eksplicit rettet mod at måle indflydelsen af marketing mix aktiviteter på forretningsresultater. Det nedbryder salg eller andre præstationsmål i forskellige komponenter—grundlæggende salg, ekstra salg og eksterne indflydelser—som gør det muligt for virksomheder at tilskrive effekter direkte til specifikke komponenter af deres marketingindsats.

Udviklingen af MMM

‘4Ps’ rammeværket for marketing udvider sig til området for MMM—Marketing Mix Modeling. De 4Ps fra marketingrammen, der blev populær i 1960’erne, er Produkt, Pris, Promotion og Sted. Gennem årene er rammeværket ikke rigtig ændret, bortset fra at marketingkanaler heller ikke har været statiske; de har også udviklet sig. Som de har, har MMM også, hvilket har tilføjet digitale annoncer, social media marketing og andre nye promoveringsværktøjer fra det 21. århundrede. Alligevel, for al denne “fremgang,” forbliver den grundlæggende lovning i MMM uændret: at knytte hver marketing dollar til et forretningsresultat, der er målbart, succesfuldt og effektivt.

Kernerfordele ved MMM

Der er mange fordele ved at bruge marketing mix modeling. Den primære er at hjælpe virksomheder med at optimere deres budgetter. Ved at bruge matematik og modeller til at se, hvor ROI er og hvor det ikke er, kan marketingfolk træffe bedre beslutninger om, hvor man skal investere, og hvor man skal trække sig tilbage. Nogle af de marketingfolk, jeg arbejder med, ville sige, at denne del af MMM-processen bestemt ikke er en gammeldags måde at se på tingene. Hvis det var, ville vi ikke tale om dette i det 21. århundrede. Det ville være en afsluttet sag. Alligevel kan dette for nogle lyde meget som “Effektiv Kanal Tildeling 101” eller “Hvor Ikke at Spilde Dit Budget, 101.”

Nøglekomponenter i Marketing Mix Modeling

Ensemblet af variable og teknikker, der udgør Marketing Mix Modeling arbejder i harmonisk samspil for at afdække værdifulde afsløringer.

Grundlæggende og Ekstra Salg

Det er vigtigt at forstå forskellen mellem grundlæggende og ekstra salg, når man udfører MMM-analyse.

Grundlæggende Salg

Angiver det minimale salgsniveau, et mærke skal forvente under alle omstændigheder. Dette volumen ser ud til at være ret stabilt over tid, medmindre der er et uventet skift i markedet eller med mærket selv. Disse er salg, der sker uden nogen form for pres fra marketingafdelingen.

Ekstra Salg

Er de salg, der sker, fordi marketingafdelingen har gjort noget, som at køre en annonce eller have et udsalg. Dette er, hvad vi mener, når vi siger, at en marketingindsats har “virket.”

Drivere for Grundlæggende Salg

Grundlæggende salg påvirkes af flere faktorer, herunder følgende:

• Sæsonbestemthed: Dette er knyttet til vores efterspørgsel efter varer og tjenester på specifikke tidspunkter af året, såsom vores trang til varm chokolade omkring vinterferien. *Sæsonbestemthed* forklarer nogle af op- og nedturerne, vi ser i salget over et år.
• Økonomiske Indikatorer: Disse fortæller os, hvad der sker med vores økonomi på et meget grundlæggende niveau. De inkluderer målinger som BNP, renter og inflation. Hver af disse har stor indflydelse på, hvordan og endda om vi bruger vores penge.
• Mærkeloyalitet: Styrken af loyalitet, en kunde har til et mærke forudser hvordan og hvornår den kunde vil bruge penge.

Drivere for Ekstra Salg

Salgsvækst kan knyttes til forskellige marketingstrategier. Annoncering på television og radio hjælper med at skabe mærkeopfattelse og nå et stort publikum. At incentivisere kunder gennem rabatter og kuponer driver dem ind i butikker og til e-handelswebsteder. Desuden inkluderer digital marketing et helt udvalg af strategier. Betalt social media marketing, søgemaskinemarketing og displayannonce marketing kombineret skaber en “tragt”, der kan føre til salg.

Medieeffektivitet og Mætning

MMM måler også, hvor godt medier fungerer, herunder effekterne af tilsyneladende aftagende afkast. I traditionelle medier som television sker det at nå salgsimpact ikke på en lige linje med udgifterne. I stedet, efter et bestemt punkt, flader effekten af en annonce på salg således næsten ud. Så, sig at du har en A/B test for en linear model for reklameeffektivitet: Du kunne beregne, at for hver million dollars brugt, ville din annonce indbringe to millioner i salg. Men hvis du fortsætter med at øge det budget og bruger fem eller ti millioner for den samme annonce, rammer du virkelig bare det samme antal mennesker oftere–og de fleste af disse mennesker har allerede set annoncen og gået videre.

Metoder i Marketing Mix Modeling

Ved at bruge en række statistiske teknikker, udvinder MMM konsekvent pålidelige indsigter.

Regressionsanalyse

Meget af Marketing Mix Modeling afhænger af regression, især multivariat regression. Disse regressioner hjælper os med at forstå ikke kun, hvor godt vores “marketing mix” fungerer, men også tillader os at identificere hvilke komponenter der er mest effektive, og hvilke vi bedre kan justere eller i nogle tilfælde eliminere. (Den sidste punkt får mig til at føle mig lidt nervøs: “Tillad analytikere at tage højde for adstock eller carryover effekter.” Men det gav mig også en idé til et fremtidigt blogindlæg om disse effekter for både matematikudfordrede og matematikbevidste læsere.)

Scenarie Simulationer

Efter at have bygget regressionsmodellerne kan marketingfolk anvende de indsigt, de har fået, til at udføre scenarietests. Disse tests vurderer potentielle resultater, der måtte forekomme, hvis budgettildelinger blev ændret, eller hvis visse medieudgifter blev øget eller reduceret.

Adstock Effekt

Aftagende effekter af tidligere markedsføring fanges med adstock modeling. Denne teknik er baseret på det enkle princip, at selv efter en person er blevet eksponeret for en annonce, kan deres opmærksomhed på mærket, der er knyttet til annoncen, falme over tid. Adstock modeling hjælper analytikere med at forstå “hvor længe” den fading varer og “hvor meget” indflydelse annoncen stadig har, når den ikke længere bliver vist.

Pris Elasticitet og Distribution

MMM anvender desuden prismodeller for at bestemme en produkts efterspørgselselasticitet—det vil sige, hvor følsom efterspørgslen er over for prisændringer. På samme måde hjælper distributionsmodelling med at forstå, hvordan lettere tilgængelighed påvirker salgsresultater.

Udfordringer og Begrænsninger ved MMM

Sebet Marketing Mix Modeling giver overbevisende information, må vi også erkende de udfordringer, det præsenterer.

Kortsigtet Fokus

En stor begrænsning i marketing mix modeling er dens bias mod at give kortsigtede resultater. Traditionelle modeller adresserer ikke de langsigtede effekter på mærkeværdi, som er mere kvalitative og ofte sværere at måle.

Datahuller

Præcisionen af Marketing Mix Modeling påvirkes dybt af kvaliteten og grundigheden af dataene. Når kanalvariable mangler—særligt for nye kanaler som influencer marketing eller social media—vil resultaterne uundgåeligt være unøjagtige på en eller anden måde.

Aggregationsbias

MMM kombinerer ofte data på et bredt niveau og kan skjule forskelle, der eksisterer på subgroup eller regional niveau. Dette kan være misledende og især skadelig for niche marketing. Når MMM ikke opfanger markører for forskelle, der eksisterer i lille skala, kan retningerne og mængderne af aggregerede data give et helt andet indtryk end virkeligheden af præstation på den lille skala.

Anvendelser af Marketing Mix Modeling

Marketing Mix Modeling har brede anvendelser på tværs af mange industrier. Det er især udbredt i sektorer, der bruger betydelige beløb på marketing.

Forbrugsvarer (CPG)

Rødderne af MMM ligger i CPG-sektoren, hvor det udfører disse vigtige funktioner: – Det undersøger salgs cyklusserne for vores sæsonbetonede produkter og vurderer deres elasticitet. – Det hjælper os med at opnå den optimale blanding af massemedier (vores “above-the-line” annoncering) og mere målrettede former for kommunikation (vores “below-the-line” annoncering) for effektivt at nå forbrugerne.

Detailhandel og E-Handel

MMM forbedrer effektiviteten af promoveringskalendere, vurderer hvordan prisreduktioner performer og kaster lys over ressourcefordelingen på tværs af forskellige reklamekanaler, både online og offline.

Begivenhedsbaseret Marketing

Virksomheder bruger marketing mix modeling for at få det største afkast af investeringer til deres kortsigtede kampagner—de store skub når du skal råbe dit mærke fra taget. Ting som helligdagsudsalg, produktlanceringer og de ikke-missede kampagner under shoppingbegivenheder som Black Friday.

Udnytte Teknologi til Moderne MMM

Præcisionen og omfanget af Marketing Mix Modeller er forbedret.

Bayesianske Modeller og Open-Source Værktøjer

Bayesianske metoder bliver stadig mere almindelige i marketing mix modeling. Dette skyldes, at de ikke kun håndterer usikkerhed ekstremt godt, men også tillader os at fortælle meget rigere historiefortællinger med historiske data. Værktøjer som PyMC-Marketing og LightweightMMM bringer en bayesiansk smag til MMM rammer.

WoopSocial: Automatisering af Din Marketing Arbejdsgang

Hvis dit mål er at gøre din marketing mere effektiv og effektiv ved hjælp af Marketing Mix Modeling, kan værktøjer som WoopSocial hjælpe dig. WoopSocial er et social media management værktøj, der faktisk kan gøre intet andet end godt for din virksomhed. Det er meget nemt at bruge, og det giver brugeren en utrolig mængde magt over deres sociale strategi. Hvorfor er det en utrolig mængde godt? Fordi hvis din social media strategi er stærk, så er det en kraftmultiplikator for din virksomhed.

Konklusion

Datadrevne marketingstrategier er overvejende afhængige af mix modeling. Når organisationer tildeler budgetter, optimerer kampagner eller laver langsigtet strategisk marketingplanlægning, stoler de på de indsigt, der kommer fra mix modeling. Men mix modeling viser kun en del af billedet, især når det kommer til at forstå, hvordan marketing driver forretningsresultater. For at forstå “det hele billede,” har virksomheder brug for både mix modeling og marketing automatisering. I tandem maler de et komplet portræt af marketingdisciplinen i dag.