마케팅/미디어 믹스 모델링이란?

마케팅 믹스 모델링은 마케팅 전술과 지출을 변수로 사용하여 다변량 회귀를 사용한 통계 분석을 통해 비즈니스 결과를 예측합니다. 회귀는 각 변수의 결과에 대한 기여도를 제공하며,이는 다른 입력 또는 마케팅 믹스로 전환 및 판매가 어떻게 될지 예측하는 데 사용됩니다.

마케팅 믹스 모델링은 어떻게 작동합니까?

미디어 믹스 모델링이라고도 하는 마케팅 믹스 모델링은 다년간의 역사적 기간 동안 마케팅 및 비 마케팅 소스로부터 집계된 데이터를 수집하며 계절성,경제 데이터,날씨 및 프로모션과 같은 외부 영향을 고려합니다. 이 데이터는 판매 또는 전환과 같은 비즈니스 결과에 대한 각 마케팅 및 비 마케팅 입력의 과거 기여도를 정량화하는 수요 모델을 개발하는 데 사용됩니다.

마케팅 믹스 모델링 예

의류 브랜드 마케팅 담당자는 각 미디어 채널이 판매에 어떻게 기여하는지 알고 싶어합니다. 브랜드가 몇 년의 기간 동안 각 채널에 대한 판매 데이터 및 광고 지출을 수집 한 경우,음 시간에 많은 다른 지점에서 다변량 테스트를 실행하는 데 사용할 수 있습니다. 이 분석은 미디어 지출에 대한 변경이있을 때 예상되는 매출이 무엇인지 보여줍니다. 이 모델은 효과적 일 수 있지만,특히 많은 양의 데이터를 사용할 수있는 경우 기록 데이터를 기반으로하므로 상관 관계 만 알 수 있으며 반드시 인과 관계는 아닙니다.

마케팅 믹스 모델링의 장점은 무엇입니까?

당신이 설립 된 브랜드 인 경우,데이터는 가능성이 쉽게 사용할 수 있으며,음 역사 데이터의 2~3 년 많이 수집 할 수 있습니다. 또한 거시 경제 영향(코로나 19 와 같은),경쟁 영향,계절성,판촉 및 기타 트렌드와 같은 비 미디어 변수를 모델링 할 수 있습니다. 하지만 전술적 또는 지속적인 통찰력에 적합하지-당신의 주소 지정 및 주소 지정 미디어에 전략적 장기 계획 통찰력을 제공하기위한 좋은–음의에서 가장 큰 장점은 전체 미디어 포트폴리오에 걸쳐 높은 수준의 분석이다.

마케팅 믹스 모델링의 한계는 무엇입니까?

음,확률에 따라 역사적 비즈니스 결과에 대한 마케팅의 영향을 추정하고 상관 관계 대 인과 관계 딜레마의 대상이 될 수 있습니다. 또한 채널 수준 미디어 믹스,비용 및 응답이 수요 모델의 기반이 되는 과거 데이터에서 분기되지 않는다는 가정도 있습니다.

고품질 데이터를 기반으로 한 잘 구축 된 모델은 상관 관계를 극복 할 수 있습니다. 채널 상승 및 예측을 제공하기 위한 인과 관계 딜레마,지나치게 지정된 모델의 자유도 및 도전에 대한 제한은 하위 채널 수준에서 전술적 의사 결정을 알리는 데 사용할 수 없음을 의미합니다. 모델은 마케팅 입력에 대한 평균 읽기를 결정하기 위해 여러 년의 기록 데이터에 의존하기 때문에 최근 기간의 마케팅 채널 및/또는 비즈니스 변화에 대한 동적 변화를 괴롭히는 데 어려움을 겪습니다. 즉,정확히 민첩하지 않으며 일상적인 최적화에 필요한 수준의 통찰력을 제공하지 못합니다.

각 마케팅 믹스 기여도를 이해하고 미디어 투자 결정을 알리는 대안적인 접근 방식은 지속적인 증분 테스트를 실행하는 것입니다.

측정을 통해 70 개 이상의 미디어 게시자 플랫폼에서 증분 측정 및 테스트를 쉽게 실행할 수 있습니다. 24 시간 이내에 마케팅 믹스를 교차 채널로 볼 수 있습니다.

음 당신을 위해 적합? 장기 계획 결정에 대한 지원을 찾고,주로 주소 지정이 불가능한 미디어를 사용하고,작업 할 기록 데이터가 최소 2 년 이상 있다면 조사 할 가치가 있습니다! 지속적인 미디어 최적화를 위해 최신 성능 데이터에 액세스해야 하는 경우,측정된 인텔리전스 스위트는 수년간의 데이터 없이 정보에 입각하고 민첩한 계획을 위한 증분 통찰력을 제공합니다.

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