Marketing Mix Modeling: Een Uitgebreide Gids voor Succes

Hoe kan een bedrijf bepalen niet alleen waar te marketen, maar ook hoe het efficiënt en effectief kan marketen? Dit is de essentie van de kunst en wetenschap van marketing mix modellering. Stel je voor, twee bedrijven. Het ene is een winkelpand in een winkelcentrum in de VS. Het andere, een direct-to-consumer merk dat verkoopt via een goed gebouwde website. Beiden gebruiken een krachtige mix van marketing kunsten en wetenschappen. Toch bevinden ze zich in heel verschillende economische en digitale universums. En stel je nu voor dat elk van deze bedrijven probeert te begrijpen hoe het marketing universum werkt. Hoe doe je dat? Hoe verzamel je de signalen en filter je het geluid? Dat is wat marketing mix modellering doet.

Begrip van Marketing Mix Modellering

Een analytische techniek uit het veld van de econometrie, Marketing Mix Modellering is expliciet gericht op het meten van de invloed van marketing mix activiteiten op bedrijfsresultaten. Het splitst verkoop of andere prestatie-indicatoren in verschillende componenten—basisverkopen, incrementele verkopen, en externe invloeden—die bedrijven in staat stellen om effecten direct toe te wijzen aan specifieke componenten van hun marketinginspanningen.

De Evolutie van MMM

Het ‘4Ps’ raamwerk van marketing strekt zich uit tot het gebied van MMM—Marketing Mix Modellering. De 4Ps van het marketing raamwerk dat populair werd in de jaren ’60 zijn Product, Prijs, Promotie, en Plaats. Door de jaren heen is het raamwerk niet echt veranderd, behalve dat marketingkanalen ook niet statisch zijn gebleven; ze zijn ook geëvolueerd. Terwijl dat gebeurde, heeft MMM, dat ook digitale advertenties, sociale media marketing, en andere nieuwe promotionele tools van de 21ste eeuw heeft toegevoegd, zijn repertoire uitgebreid. Toch blijft de kernbelofte van MMM onveranderd: om elke marketing dollar succesvol en effectief aan een meetbaar bedrijfsresultaat te koppelen.

Kern Voordelen van MMM

Er zijn tal van voordelen aan het gebruik van marketing mix modellering. De primaire is dat het bedrijven helpt om hun budgetten te optimaliseren. Door wiskunde en modellen te gebruiken om te zien waar de ROI is en waar deze niet is, kunnen marketers betere beslissingen nemen over waar te investeren en waar zich terug te trekken. Sommige van de marketers met wie ik werk zouden zeggen dat dit deel van het MMM-proces zeker geen ouderwetse manier van kijken naar dingen is. Als dat zo was, zouden we hier niet over praten in de 21ste eeuw. Het zou een afgehandelde zaak zijn. Toch kan dit voor sommigen veel klinken als “Effectieve Kanaaltoewijzing 101” of “Waar je je Budget niet aan moet Verspillen, 101.”

Belangrijke Componenten van Marketing Mix Modellering

Het geheel van variabelen en technieken dat Marketing Mix Modellering vormt, werkt samen om waardevolle onthullingen naar boven te halen.

Basis- en Incrementele Verkopen

Het is essentieel om het verschil tussen basis- en incrementele verkopen te begrijpen bij het uitvoeren van een MMM-analyse.

Basis Verkopen

Geven de minimum verkoopniveaus aan die een merk onder alle omstandigheden zou moeten verwachten. Dit volume lijkt in de loop van de tijd vrij stabiel te zijn, tenzij er een onverwachte verschuiving in de markt of met het merk zelf plaatsvindt. Dit zijn verkopen die plaatsvinden zonder enige druk van de marketingafdeling.

Incrementele Verkopen

Zijn de verkopen die plaatsvinden omdat de marketingafdeling iets heeft gedaan, zoals het draaien van een advertentie of het hebben van een uitverkoop. Dit is wat we bedoelen als we zeggen dat een marketinginspanningen “werkt.”

Basisverkopen Aanstichters

Basisverkopen worden beïnvloed door verschillende factoren, waaronder:

• Seizoensgebondenheid: Dit heeft te maken met onze vraag naar goederen en diensten op specifieke momenten van het jaar, zoals onze behoefte aan warme chocolademelk rond de winterfeesten. *Seizoensgebondenheid* zorgt voor sommige van de ups en downs die we gedurende het jaar in de verkopen zien.
• Economische Indicatoren: Deze vertellen ons wat er op een zeer basisniveau met onze economie aan de hand is. Ze omvatten indicatoren zoals BBP, rentevoeten, en inflatie. Elk van deze heeft veel invloed op hoe en zelfs of we ons geld uitgeven.
• Merkenloyaliteit: De sterkte van de loyaliteit die een klant heeft tegenover een merk voorspelt hoe en wanneer die klant zal besteden.

Incrementele Verkopen Aanstichters

Verkoopp groei kan worden gekoppeld aan verschillende marketingstrategieën. Adverteren op televisie en radio helpt om merkbekendheid te creëren en een groot publiek te bereiken. Klanten aansporen met kortingen en coupons moedigt hen aan om naar winkels en e-commerce sites te gaan. Bovendien omvat digitale marketing een hele reeks strategieën. Betaalde sociale media marketing, zoekmachine marketing, en display advertentie marketing samen creëren een “trechter” die kan leiden tot verkopen.

Media Effectiviteit en Verzadiging

MMM meet ook hoe goed media presteert, inclusief de effecten van schijnbaar afnemende rendementen. In traditionele media zoals televisie, gebeurt de verkoopimpact niet rechtlijnig met de uitgaven. In plaats daarvan, na een bepaald punt, vlakt het effect van een advertentie op de verkopen behoorlijk af. Stel dat je een A/B-test had voor een lineair model van advertentie-effectiviteit: Je zou kunnen berekenen dat voor elke miljoen dollar uitgegeven, je advertentie twee miljoen in verkopen zou opleveren. Maar als je dat budget blijft verhogen en vijf of tien miljoen uitgeeft voor dezelfde advertentie, bereik je eigenlijk gewoon hetzelfde aantal mensen vaker–en de meeste van die mensen hebben de advertentie al gezien en zijn verder gegaan.

Methodologieën in Marketing Mix Modellering

Door een verscheidenheid aan statistische technieken, haalt MMM consistent betrouwbare inzichten naar boven.

Regressieanalyse

Veel van Marketing Mix Modellering vertrouwt op regressie, vooral multivariate regressie. Deze regressies helpen ons niet alleen te begrijpen hoe goed onze “marketingmix” als geheel werkt, maar stellen ons ook in staat om te identificeren welke componenten het meest effectief zijn en welke we beter kunnen aanpassen of in sommige gevallen verwijderen. (Dat laatste punt maakte me een beetje nerveus: “Laat analisten rekening houden met adstock of doorwerk effecten.” Maar het gaf me ook een idee voor een toekomstig blogpost over die effecten voor zowel wiskundig onhandige als wiskundig onderlegde lezers.)

Sensimulaties

Na het bouwen van de regressiemodellen kunnen marketers de verkregen inzichten gebruiken om scenario testen uit te voeren. Deze testen beoordelen potentiële uitkomsten die zouden kunnen optreden als budgettoewijzingen zouden worden gewijzigd of als bepaalde mediabestedingen zouden worden verhoogd of verlaagd.

Adstock Effect

Verblijvende effecten van eerdere advertenties worden vastgelegd met adstock modellering. Deze techniek is gebaseerd op het eenvoudige principe dat zelfs nadat iemand aan een advertentie is blootgesteld, hun bewustzijn van het bijbehorende merk in de loop van de tijd kan vervagen. Adstock modellering helpt analisten te begrijpen “hoe lang” die vervaging aanhoudt en “hoeveel” impact de advertentie nog steeds heeft wanneer deze niet meer wordt getoond.

Prijs Elasticiteit en Distributie

MMM past ook prijsmodellen toe om de vraagelasticiteit van een product te bepalen—dat is hoe gevoelig de vraag is voor prijsveranderingen. Evenzo helpt distributiemodellering te begrijpen hoe gemakkelijkere beschikbaarheid de verkoopresultaten beïnvloedt.

Uitdagingen en Beperkingen van MMM

Hoewel Marketing Mix Modellering overtuigende informatie biedt, moeten we ook de uitdagingen erkennen die het met zich meebrengt.

Kortetermijnfocus

Een grote beperking van marketing mix modellering is de vooringenomenheid naar het opleveren van kortetermijn resultaten. Traditionele modellen houden geen rekening met de langdurige effecten op merkwaarde, die meer kwalitatief zijn en moeilijker te meten.

Gegevens Lacunes

De precisie van Marketing Mix Modellering wordt diepgaand beïnvloed door de kwaliteit en grondigheid van de gegevens. Wanneer kanaalvariabelen ontbreken—vooral voor nieuwe kanalen zoals influencer marketing of sociale media—zijn de resultaten op de een of andere manier onnauwkeurig.

Aggregatie Bias

MMM combineert vaak gegevens op brede niveaus en kan verschillen verdoezelen die bestaan op subgroep- of regionale niveaus. Dit kan potentieel misleidend zijn en is vooral schadelijk voor niche marketing. Wanneer MMM geen markers opmerkt voor verschillen die bestaan op een kleine schaal, kunnen de richtingen en hoeveelheden van geaggregeerde gegevens een heel ander beeld geven dan de werkelijkheid van de prestaties op die kleine schaal.

Toepassingen van Marketing Mix Modellering

Marketing Mix Modellering heeft brede toepassingen in veel industrieën. Het is vooral verbreid in sectoren die aanzienlijke bedragen aan marketing uitgeven.

Consument Verpakte Goederen (CPG)

De wortels van MMM liggen in de CPG-sector, waar het deze vitale functies vervult: – Het onderzoekt de verkoopcycli van onze seizoensgebonden producten en meet hun elasticiteit. – Het helpt ons de optimale mix van massamedia (onze “above-the-line” advertenties) en meer gerichte vormen van communicatie (onze “below-the-line” advertenties) te bereiken om consumenten effectief te bereiken.

Detailhandel en E-Commerce

MMM verhoogt de effectiviteit van promotionele kalenders, beoordeelt hoe goed prijsverlagingen presteren, en werpt licht op de hulpbronnenverdeling over verschillende advertentiekanalen, zowel online als offline.

Evenementgebaseerde Marketing

Bedrijven gebruiken marketing mix modellering om het meeste rendement op investering voor hun kortetermijncampagnes te behalen—die grote campagnes waarbij je je merk van de daken moet schreeuwen. Dingen zoals verkoop tijdens de feestdagen, productlanceringen, en de niet-te-missen promoties tijdens winkel evenementen zoals Black Friday.

Technologie Benutten voor Moderne MMM

De nauwkeurigheid en volledigheid van Marketing Mix Modellen zijn verbeterd.

Bayesiaanse Modellen en Open-Source Tools

De Bayesiaanse methodes worden steeds gebruikelijker in marketing mix modellering. Dit komt omdat ze niet alleen onzekerheid extreem goed kunnen hanteren, maar ons ook in staat stellen om veel rijkere historische gegevensverhalen te vertellen. Tools zoals PyMC-Marketing en LightweightMMM brengen een Bayesiaanse smaak naar MMM-structuren.

WoopSocial: Je Marketing Workflow Automatiseren

Als jouw doel is om je marketing efficiënter en effectiever te maken door gebruik te maken van Marketing Mix Modellering, kunnen tools zoals WoopSocial je helpen. WoopSocial is een sociale media management tool die echt alleen maar goed kan doen voor jouw bedrijf. Het is zeer gebruiksvriendelijk, en het geeft de gebruiker een enorme hoeveelheid macht over hun sociale strategie. Waarom is dat een geweldig goed? Omdat als jouw sociale media strategiekrachtig is, het een versterkende factor voor jouw bedrijf is.

Conclusie

Data-gedreven marketing strategieën zijn in sterke mate afhankelijk van mix modellering. Wanneer organisaties budgetten toewijzen, campagnes optimaliseren, of strategische marketingplanning op lange termijn doen, vertrouwen ze op de soort inzichten die je krijgt van mix modellering. Maar mix modellering onthult slechts een deel van het geheel, vooral als het gaat om het begrijpen hoe marketing bedrijfsresultaten aandrijft. Om “het hele plaatje” te begrijpen, hebben bedrijven zowel mix modellering als marketingautomatisering nodig. Samen schetsen ze een volledig beeld van de marketingdiscipline van vandaag.