Marketing Mix Modeling: Una Guida Completa per il Successo

Come può un’azienda determinare non solo dove fare marketing ma anche come farlo in modo efficiente ed efficace? Questo è il cuore dell’arte e della scienza del marketing mix modeling. Immagina, se vuoi, due aziende. Una è un negozio al dettaglio trovato in un centro commerciale negli Stati Uniti. L’altra, un marchio diretto al consumatore che vende attraverso un sito web ben costruito. Entrambe impiegano un mix potente di arti e scienze di marketing. Eppure, occupano entrambi universi economici e digitali molto diversi. E ora immagina che ciascuna di queste aziende stia cercando di comprendere il funzionamento dell’universo del marketing. Come si fa? Come si raccolgono i segnali e si filtra il rumore? Questo è ciò che fa il marketing mix modeling.

Comprendere il Marketing Mix Modeling

Una tecnica analitica del campo dell’econometria, il Marketing Mix Modeling è specificamente mirato a misurare l’influenza delle attività di marketing mix sui risultati aziendali. Decomponendo le vendite o altri metriche di performance in vari componenti—vendite base, vendite incrementali e influenze esterne—consente alle aziende di attribuire direttamente effetti a componenti specifici dei loro sforzi di marketing.

L’Evoluzione del MMM

Il framework delle ‘4P’ del marketing si estende all’area del MMM—Marketing Mix Modeling. Le 4P del framework di marketing che è stato reso popolare negli anni ’60 sono Prodotto, Prezzo, Promozione e Luogo. Nel corso degli anni, il framework non è davvero cambiato, tranne per il fatto che i canali di marketing non sono rimasti statici; anche loro si sono evoluti. Così come si sono evoluti, anche il MMM, che ha aggiunto al suo repertorio la pubblicità digitale, il social media marketing e altri nuovi strumenti promozionali del XXI secolo. Eppure, per tutto questo “progresso”, la promessa fondamentale del MMM rimane invariata: legare con successo ed efficacemente ogni dollaro di marketing a qualche risultato aziendale che sia misurabile.

Vantaggi Fondamentali del MMM

Ci sono numerosi vantaggi nell’usare il marketing mix modeling. Il principale è aiutare le aziende a ottimizzare i loro budget. Utilizzando matematica e modelli per vedere dove si trova il ROI e dove non si trova, i marketer possono prendere decisioni migliori su dove investire e dove ritirarsi. Alcuni dei marketer con cui lavoro direbbero che questa parte del processo di MMM non è certamente un modo di guardare le cose da vecchio stile. Se fosse, non ne parleremmo nel XXI secolo. Sarebbe tutto già deciso. Eppure, per alcuni, questo può suonare molto come “Allocazione Efficace dei Canali 101” o “Dove Non Sprecare il Tuo Budget, 101.”

Componenti Chiave del Marketing Mix Modeling

Il insieme di variabili e tecniche che compongono il Marketing Mix Modeling lavora in concerto per scoprire rivelazioni preziose.

Vendite Base e Incrementali

È fondamentale comprendere la differenza tra vendite base e vendite incrementali quando si conduce un’analisi MMM.

Vendite Base

Indicano il livello minimo di vendita che un marchio dovrebbe aspettarsi in qualsiasi circostanza. Questo volume sembra essere piuttosto stabile nel tempo a meno che non ci sia un cambiamento imprevisto nel mercato o con il marchio stesso. Queste sono vendite che avvengono senza alcun tipo di spinta da parte del dipartimento marketing.

Vendite Incrementali

Le vendite che accadono perché il dipartimento marketing ha fatto qualcosa, come lanciare un annuncio o avere una vendita. Questo è ciò che intendiamo quando diciamo che uno sforzo di marketing ha “funzionato”.

Fattori Trainanti delle Vendite Base

Le vendite base sono influenzate da molteplici fattori, tra cui i seguenti:

• Stagionalità: Questo è legato alla nostra domanda di beni e servizi in momenti specifici dell’anno, come la nostra voglia di cioccolata calda durante le festività invernali. La *stagionalità* conta parte degli alti e bassi che vediamo nelle vendite nel corso di un anno.
• Indicatori Economici: Questi ci dicono cosa sta succedendo con la nostra economia a un livello molto base. Includono metriche come il PIL, i tassi di interesse e l’inflazione. Ognuno di questi ha una grande influenza su come e se spendiamo i nostri soldi.
• Fedeltà al Marchio: La forza della fedeltà che un cliente ha verso un marchio prevede come e quando quel cliente spenderà.

Fattori Trainanti delle Vendite Incrementali

La crescita delle vendite può essere collegata a varie strategie di marketing. La pubblicità in televisione e radio aiuta a creare consapevolezza del marchio e a raggiungere un’ampia audience. Incentivare i clienti attraverso sconti e coupon li porta nei negozi e nei siti e-commerce. Inoltre, il marketing digitale include un’intera gamma di strategie. Il paid social media marketing, il search engine marketing e il display ad marketing messi insieme creano un “imbuto” che può portare a vendite.

Efficacia dei Media e Saturazione

Il MMM misura anche quanto bene performano i media, inclusi gli effetti dei ritorni apparentemente decrescenti. Nei media tradizionali come la televisione, raggiungere un impatto sulle vendite non avviene in modo lineare con la spesa. Invece, dopo un certo punto, l’effetto di un annuncio sulle vendite si stabilizza. Quindi, diciamo che hai un test A/B per un modello lineare di efficacia pubblicitaria: potresti calcolare che per ogni milione di dollari spesi, il tuo annuncio genererebbe due milioni in vendite. Ma se continui ad aumentare quel budget e spendi cinque o dieci milioni per lo stesso annuncio, stai davvero colpendo solo lo stesso numero di persone più spesso—e la maggior parte di quelle persone ha già visto l’annuncio e si è già spostata.

Metodologie nel Marketing Mix Modeling

Usando una varietà di tecniche statistiche, il MMM continua a derivare intuizioni affidabili.

Analisi di Regressione

Gran parte del Marketing Mix Modeling si basa sulla regressione, in particolare sulla regressione multivariata. Queste regressioni ci aiutano a capire non solo quanto bene funzioni il nostro “mix di marketing” nel suo insieme, ma ci permettono anche di identificare quali componenti sono più efficaci e quali è meglio modificare o, in alcuni casi, eliminare. (Quest’ultimo punto mi ha reso un po’ nervoso: “Consentire agli analisti di tener conto degli effetti di adstock o carryover.” Ma mi ha anche dato un’idea per un futuro post sul blog riguardo a quegli effetti per lettori poco esperti o esperti di matematica.)

Simulazioni di Scenario

Dopo aver costruito i modelli di regressione, i marketer possono applicare le intuizioni ottenute per effettuare test di scenario. Questi test valutano i possibili risultati che potrebbero verificarsi se le allocazioni di budget fossero cambiate o se alcune spese pubblicitarie venissero aumentate o diminuite.

Effetto Adstock

Gli effetti decrescenti della pubblicità passata sono catturati con la modellazione adstock. Questa tecnica si basa sul semplice principio che anche dopo che un individuo è stato esposto a un annuncio, la sua consapevolezza del marchio associato all’annuncio può svanire nel tempo. La modellazione adstock aiuta gli analisti a comprendere “quanto dura” quel fading e “quanta” influenza ha ancora l’annuncio quando non viene più mostrato.

Elasticità dei Prezzi e Distribuzione

Il MMM applica inoltre modelli di prezzo per determinare l’elasticità della domanda di un prodotto—cioè, quanto è sensibile la sua domanda ai cambiamenti di prezzo. Allo stesso modo, la modellazione della distribuzione aiuta a comprendere come una maggiore disponibilità influisce sui risultati delle vendite.

Sfide e Limiti del MMM

Sebbene il Marketing Mix Modeling fornisca informazioni interessanti, dobbiamo anche riconoscere le sfide che presenta.

Focalizzazione a Breve Termine

Una limitazione principale del marketing mix modeling è il suo bias verso risultati a breve termine. I modelli tradizionali non affrontano gli effetti a lungo termine sul valore del marchio, che sono più qualitativi e tendono a essere più difficili da misurare.

Gap nei Dati

La precisione del Marketing Mix Modeling è profondamente influenzata dalla qualità e dalla completezza dei dati. Quando mancano variabili sui canali—specialmente per canali emergenti come il marketing degli influencer o i social media—i risultati saranno inevitabilmente inaccurati in un certo modo.

Bias di Aggregazione

Il MMM spesso combina dati a un livello ampio e può oscurare differenze che esistono a livello di sottogruppo o regionale. Questo è potenzialmente fuorviante e specialmente dannoso per il marketing di nicchia. Quando il MMM non riesce a cogliere i marker per differenze che esistono a piccola scala, le direzioni e le quantità di dati aggregati possono dare un’impressione molto diversa dalla realtà delle performance a quella piccola scala.

Applicazioni del Marketing Mix Modeling

Il Marketing Mix Modeling ha ampie applicazioni in molti settori. È particolarmente prevalente nei settori che spendono considerevoli quantità in marketing.

Beni di Consumo Imballati (CPG)

Le radici del MMM si trovano nel settore CPG, dove svolge queste funzioni vitali: – Esamina i cicli di vendita dei nostri prodotti stagionali e ne valuta l’elasticità. – Ci aiuta a raggiungere il mix ottimale di media di massa (la nostra pubblicità “above-the-line”) e forme di comunicazione più mirate (la nostra pubblicità “below-the-line”) per raggiungere efficacemente i consumatori.

Vendita al Dettaglio e E-Commerce

Il MMM migliora l’efficacia dei calendari promozionali, valuta quanto bene performano le riduzioni di prezzo e offre chiarimenti sull’allocazione delle risorse tra vari canali pubblicitari, sia online che offline.

Marketing Basato su Eventi

Le aziende impiegano il marketing mix modeling per ottenere il massimo ritorno sugli investimenti per le loro campagne a breve termine—quelle grandi spinte in cui devi urlare il tuo marchio dai tetti. Cose come vendite festive, lanci di prodotti e promozioni imperdibili durante eventi di shopping come il Black Friday.

Utilizzare la Tecnologia per un MMM Moderno

La precisione e la completezza dei modelli di Marketing Mix sono migliorate.

Modelli Bayesiani e Strumenti Open-Source

I metodi bayesiani stanno diventando sempre più comuni nel marketing mix modeling. Questo perché non solo gestiscono molto bene l’incertezza, ma ci permettono anche di raccontare storie storiche di dati molto più ricche. Strumenti come PyMC-Marketing e LightweightMMM stanno portando un sapore bayesiano ai framework MMM.

WoopSocial: Automatizzare il Tuo Workflow di Marketing

Se il tuo obiettivo è rendere il tuo marketing più efficiente ed efficace utilizzando il Marketing Mix Modeling, strumenti come WoopSocial possono aiutarti. WoopSocial è uno strumento di gestione dei social media che può effettivamente fare solo bene per la tua azienda. È molto facile da usare e offre all’utente un’incredibile quantità di potere sulla propria strategia social. Perché è un’incredibile quantità di bene? Perché se la tua strategia sui social media è potente, allora è un moltiplicatore di forza per la tua azienda.

Conclusione

Le strategie di marketing basate sui dati dipendono in gran parte dal mix modeling. Quando le organizzazioni allocano budget, ottimizzano campagne, o fanno piani di marketing strategico a lungo termine, si basano sul tipo di intuizioni che ottieni dal mix modeling. Ma il mix modeling rivela solo una parte del quadro, in particolare quando si tratta di capire come il marketing guida i risultati aziendali. Per capire “il quadro completo”, le aziende hanno bisogno sia del mix modeling che dell’automazione del marketing. Insieme, dipingono un ritratto completo della disciplina di marketing oggi.