co je Marketing/Media Mix modelování (MMM)?

modelování marketingového mixu (MMM) předpovídá obchodní výsledky pomocí statistické analýzy pomocí vícerozměrných regresí, s marketingovou taktikou a výdaji jako proměnnými. Regrese poskytují příspěvky každé proměnné k výsledkům, které se pak používají k předpovědi toho, jaké konverze a prodeje by byly s různými vstupy nebo marketingovým mixem.

jak funguje modelování marketingového mixu?

modelování marketingového mixu, nazývané také modelování mediálního mixu, shromažďuje agregovaná data z marketingových a nemarketingových zdrojů během víceletého historického období a také zohledňuje vnější vlivy, jako je sezónnost, ekonomická data, počasí a propagace. Data se pak používají k vytvoření modelu poptávky, který kvantifikuje historický přínos každého marketingového a ne marketingového vstupu k obchodnímu výsledku, jako je prodej nebo konverze.

příklad modelování marketingového mixu

obchodník s oděvy chce vědět, jak každý mediální kanál přispívá k prodeji. Pokud značka shromáždila údaje o prodeji a výdaje na reklamu pro každý kanál během několikaletého časového rámce, MMM lze použít ke spuštění vícerozměrného testu v mnoha různých časových bodech. Analýza ukáže, jaké budou očekávané tržby, když dojde ke změně výdajů na média. Zatímco model může být efektivní, zejména pokud je k dispozici velké množství dat, je založen na historických datech, což znamená, že odhaluje pouze korelaci, ne nutně příčinnou souvislost.

jaké jsou výhody modelování marketingového mixu?

pokud jste zavedenou značkou, data jsou pravděpodobně snadno dostupná a MMM může sbírat hodně z dvou až tří let historických dat. MMM je také schopen modelovat nemediální proměnné, jako jsou makroekonomické vlivy (jako je COVID-19), konkurenční vlivy, sezónnost, propagace a další trendy. Největší výhodou MMM je analýza na vysoké úrovni v celém mediálním portfoliu-skvělá pro poskytování strategických dlouhodobých plánovacích poznatků do vašich neadresovatelných a adresovatelných médií – ale není ideální pro taktické nebo průběžné poznatky.

jaká jsou omezení modelování marketingového mixu?

MMM odhaduje marketingový dopad na historické obchodní výsledky na základě pravděpodobnosti a může být předmětem dilematu korelace vs. kauzalizace. Pro Výhledové projekce, MMM se opírá o řadu předpokladů pro neoznačující faktory a také o předpoklad, že mediální mix na úrovni kanálu, náklady, a odezva se neodlišuje od historických údajů, které jsou základem modelu poptávky.

zatímco dobře postavené modely založené na vysoce kvalitních datech mohou překonat korelaci vs. příčinné dilema k zajištění zdvihu kanálu a prognóz, omezení stupňů volnosti a výzvy s nadspecifikovanými modely znamená, že nemohou být použity k informování o taktickém rozhodování na úrovni dílčích kanálů. Vzhledem k tomu, že modely se spoléhají na několikaleté historické údaje, aby určily průměrné čtení marketingových vstupů, jsou v posledních obdobích zpochybňovány při škádlení dynamických změn marketingových kanálů a/nebo obchodních změn. Jinými slovy, není to přesně agilní a nepřinese úroveň vhledu potřebnou pro každodenní optimalizaci.

alternativním přístupem k pochopení každého příspěvku marketingového mixu a informování o investičních rozhodnutích médií je průběžné testování přírůstkovosti.

s měřeno, můžete snadno spustit měření přírůstku a testování na více než 70 mediálních vydavatelů platformách. S využitím našich integrací API s mediálními platformami získáte cross-kanálový pohled na svůj marketingový mix za méně než 24 hodin.

je MMM vhodný pro vás? Pokud hledáte podporu pro dlouhodobá plánovací rozhodnutí, používejte primárně neadresovatelná média a máte alespoň dva roky historických dat, se kterými můžete pracovat, stojí za to se podívat! Pokud potřebujete přístup k nejnovějším údajům o výkonu pro průběžnou optimalizaci médií, Sada měřené inteligence poskytuje informace o přírůstku pro informované a agilní plánování bez let dat.

Measured vs platform reporting, Multi-Touch Attribution (MTA) & Media Mix Modeling (MMM)