Marketing Mix Modelling: En omfattande guide för framgång

Hur kan ett företag avgöra inte bara var de ska marknadsföra utan också hur man marknadsför effektivt och effektivt? Detta är själva kärnan i konst och vetenskap av marketing mix modeling. Föreställ dig två företag. Det ena är en detaljhandelsbutik som finns i ett amerikanskt köpcentrum. Det andra, ett direct-to-consumer brand som säljer genom en välbyggd webbplats. Båda använder en kraftfull blandning av marknadsföringskonst och vetenskap. Ändå befinner de sig i mycket olika ekonomiska och digitala universum. Och nu föreställ dig att var och ett av dessa företag försöker lista ut hur marknadsföringsuniversum fungerar. Hur gör man det? Hur samlar man in signaler och sållar bort bruset? Det är vad marketing mix modeling gör.

Förståelse för Marketing Mix Modeling

En analytisk teknik från området ekonometrik, Marketing Mix Modeling syftar specifikt till att mäta påverkan av marketing mix aktiviteter på affärsresultat. Den bryter ner försäljningen eller andra prestationsmått i olika komponenter—basförsäljning, tilläggsförsäljning och externa influenser—som låter företag direkt knyta effekter till specifika komponenter av deras marknadsföringsinsatser.

Utvecklingen av MMM

‘4Ps’ ramverket för marknadsföring sträcker sig till området MMM—Marketing Mix Modeling. De 4Ps av marknadsföringsramverket som populariserades på 1960-talet är Produkt, Pris, Främjande och Plats. Under åren har ramverket egentligen inte förändrats, förutom att marknadsföringskanaler inte heller har förblivit statiska; de har också utvecklats. När de har gjort det, har också MMM utvecklats, vilket har lagt till digital annonsering, social media marketing och andra nya marknadsföringsverktyg från 21:a århundradet. Ändå, för all denna “framgång”, förblir det kärnåtagande av MMM oförändrat: att lyckas och effektivt knyta varje marknadsföringsdollar till något affärsresultat som går att mäta.

Kärnfördelar med MMM

Det finns många fördelar med att använda marketing mix modeling. Den främsta är att hjälpa företag att optimera sina budgetar. Genom att använda matematik och modeller för att se var ROI är och var det inte är kan marknadsförare fatta bättre beslut om var de ska investera och var de ska dra tillbaka. Några av marknadsförarna jag arbetar med skulle säga att denna del av MMM-processen definitivt inte är ett gammaldags sätt att se på saker. Om det vore det, skulle vi inte prata om detta i 21:a århundradet. Det skulle vara en gjord affär. Ändå kan detta för vissa låta mycket som “Effektiv Kanalallokering 101” eller “Var du inte ska slösa din budget, 101.”

Nyckelkomponenter i Marketing Mix Modeling

Ensemble av variabler och tekniker som utgör Marketing Mix Modeling arbetar i samklang för att avtäcka värdefulla insikter.

Bas- och Tilläggsförsäljning

Det är avgörande att förstå skillnaden mellan bas- och tilläggsförsäljning när man genomför MMM-analys.

Basförsäljning

Indikerar den lägsta försäljningsnivån som ett varumärke bör förvänta sig under alla omständigheter. Denna volym verkar vara ganska stabil över tid om det inte sker en oväntad förändring på marknaden eller med varumärket självt. Detta är försäljning som sker utan något slags tryck från marknadsavdelningen.

Tilläggsförsäljning

Är försäljning som sker för att marknadsavdelningen har gjort något, som att köra en annons eller ha en reaskampanj. Detta är vad vi menar när vi säger att en marknadsföringsinsats har “fungerat.”

Drivkrafter för Basförsäljning

Basförsäljning påverkas av flera faktorer, inklusive följande:

• Säsongsvariation: Detta är kopplat till vår efterfrågan på varor och tjänster vid specifika tider på året, såsom vår längtan efter varm choklad under vinterhögtiderna. *Säsongsvariation* står för några av de upp- och nedgångar vi ser i försäljning över ett år.
• Ekonomiska Indikatorer: Dessa berättar för oss vad som händer med vår ekonomi på en grundläggande nivå. Det inkluderar mått som BNP, räntor och inflation. Var och en av dessa har en stor påverkan på hur och ens om vi spenderar våra pengar.
• Varumärkeslojalitet: Styrkan i lojalitet som en kund har mot ett varumärke förutsäger hur och när den kunden kommer att spendera.

Drivkrafter för Tilläggsförsäljning

Försäljningsökning kan kopplas till olika marknadsföringsstrategier. Du kan fånga kundens uppmärksamhet genom att annonsera på tv och radio, vilket skapar varumärkesmedvetenhet och når en stor publik. Att stimulera kunder genom rabatter och kuponger får dem att besöka butiker och e-handelswebbplatser. Dessutom inkluderar digital marknadsföring en hel mängd strategier. Betald social media marketing, sökmotormarknadsföring och displayannonsering tillsammans skapar en “tratt” som kan leda till försäljning.

Medieeffektivitet och Mättnad

MMM mäter också hur bra media presterar, inklusive effekterna av till synes minskande avkastning. I traditionella medier som tv, uppnås inte försäljningspåverkan i en rak linje med utgifter. Istället, efter en viss punkt, planar effekten av en annons på försäljningen ut. Så, säg att du hade ett A/B-test för en linjär modell av annonseringseffektivitet: Du kanske beräknade att för varje miljon dollar som spenderas, skulle din annons ge två miljoner i försäljning. Men om du fortsätter att öka den budgeten och spenderar fem eller tio miljoner för samma annons, träffar du egentligen bara samma antal människor oftare—och de flesta av dessa människor har redan sett annonsen och gått vidare.

Metodologier i Marketing Mix Modeling

Genom att använda en mängd statistiska tekniker, hämtar MMM konsekvent tillförlitliga insikter.

Regressionsanalys

Mycket av Marketing Mix Modeling bygger på regression, särskilt multivariat regression. Dessa regressioner hjälper oss att förstå inte bara hur bra vår “marketing mix” som helhet fungerar utan låter oss också identifiera vilka komponenter som är mest effektiva och vilka vi har bättre av att justera eller, i vissa fall, ta bort. (Den sista punkten gjorde mig lite nervös: “Låt analytiker ta hänsyn till annonsstock eller avkastningseffekter.” Men det gav mig också en idé för ett framtida blogginlägg om dessa effekter för både matematiksvaga och matematikkunniga läsare.)

Scenario Simuleringar

Efter att ha byggt regressionsmodeller kan marknadsförare tillämpa de insikter de fått för att utföra scenariotester. Dessa tester bedömer potentiella resultat som kan inträffa om budgetallokeringar ändrades eller om vissa mediekostnader ökades eller minskades.

Adstock Effekt

Avtagande effekter av tidigare annonsering fångas med adstock-modellering. Denna teknik är baserad på den enkla principen att även efter att en individ har exponerats för en annons kan deras medvetenhet om det associerade varumärket blekna över tid. Adstock-modellering hjälper analytiker att förstå “hur länge” den blekningen varar och “hur mycket” påverkan annonsen fortfarande har när den inte längre visas.

Priselasticitet och Distribution

MMM tillämpar dessutom prissättningsmodeller för att bestämma produktens efterfrågelasticitet—det vill säga hur känslig efterfrågan är för förändringar i pris. På liknande sätt hjälper distributionsmodellering att förstå hur lätt tillgänglighet påverkar försäljningsresultat.

Utmaningar och Begränsningar av MMM

Även om Marketing Mix Modeling ger övertygande information, måste vi också erkänna de utmaningar den presenterar.

Kortsiktig Fokus

En stor begränsning av marketing mix modeling är dess bias mot att ge kortsiktiga resultat. Traditionella modeller adresserar inte de långsiktiga effekterna på varumärkesvärde, som är mer kvalitativa och tenderar att vara svårare att mäta.

Databrist

Precisionen i Marketing Mix Modeling påverkas djupt av kvaliteten och noggrannheten i datan. När kanalvariabler saknas—särskilt för nyskapande kanaler som influencer marketing eller social media—är resultaten med all säkerhet felaktiga på något sätt.

Aggregationsbias

MMM kombinerar ofta data på en bred nivå och kan dölja skillnader som finns på subgrupp eller regional nivå. Detta är potentiellt missvisande och särskilt skadligt för nischmarknadsföring. När MMM inte upprepar markörer för skillnader som finns i liten skala, kan riktningarna och mängderna av aggregerad data ge ett mycket annat intryck än verkligheten för prestationer på den lilla skalan.

Tillämpningar av Marketing Mix Modeling

Marketing Mix Modeling har breda tillämpningar inom många industrier. Det är särskilt vanligt i sektorer som lägger betydande summor på marknadsföring.

Konsumentförpackade Varor (CPG)

Roten till MMM ligger i CPG-sektorn, där den utför dessa viktiga funktioner: – Den undersöker försäljningscyklerna för våra säsongsprodukter och mäter deras elasticitet. – Den hjälper oss att nå den optimala blandningen av massmedia (vår “above-the-line” reklam) och mer riktade former av kommunikation (vår “below-the-line” reklam) för att effektivt nå konsumenterna.

Detaljhandel och E-Handel

MMM förbättrar effektiviteten av kampanjkalendrar, bedömer hur bra prissänkningar presterar och klargör resursallokeringen över olika reklammedier, både online och offline.

Evenemangsbaserad Marknadsföring

Företag använder marketing mix modeling för att få maximal avkastning på investeringar för sina kortsiktiga kampanjer—de stora påfuket när du behöver ropa ditt varumärke från taket. Saker som reor under högtider, produktlanseringar och de oförmissliga kampanjerna under shoppingevenemang som Black Friday.

Utnyttja Teknik för Modern MMM

Noggrannheten och omfattningen av Marketing Mix-modeller har förbättrats.

Bayesianska Modeller och Open-Source Verktyg

Bayesianska metoder blir allt vanligare inom marketing mix modeling. Detta beror på att de inte bara hanterar osäkerhet extremt bra, utan också låter oss berätta mycket rikare berättelser om historiska data. Verktyg som PyMC-Marketing och LightweightMMM ger en bayesiansk smak till MMM-ramverk.

WoopSocial: Automatisera Ditt Marknadsföringsflöde

Om ditt mål är att göra din marknadsföring mer effektiv och effektiv genom att använda Marketing Mix Modeling, kan verktyg som WoopSocial hjälpa dig. WoopSocial är ett verktyg för hantering av social media som faktiskt kan göra bara gott för ditt företag. Det är mycket lätt att använda och ger användaren en otrolig mängd kraft över deras sociala strategi. Varför är detta en otrolig mängd gott? För att om din social media-strategi är kraftfull, då är det en kraftmultiplikator för ditt företag.

Slutsats

Datadrivna marknadsföringsstrategier är överväldigande beroende av mix-modeling. När organisationer allokerar budgetar, optimerar kampanjer eller gör långsiktig strategisk marknadsplanering, förlitar de sig på den typ av insikter som man får från mix-modeling. Men mix-modeling avslöjar bara en del av bilden, särskilt när det gäller att förstå hur marknadsföring driver affärsresultat. För att förstå “den hela bilden”, behöver företag både mix-modeling och marknadsföringsautomation. Tillsammans ger de en komplett bild av marknadsföringsdisciplinen idag.