Hva Er Markedsføring / Media Mix Modellering (MMM)?

Marketing Mix Modeling (MMM) forutser forretningsresultater gjennom en statistisk analyse ved hjelp av multivariate regresjoner, med markedsføringstaktikker og utgifter som variabler. Regresjonene gir bidrag fra hver variabel til utfall, som deretter brukes til å forutsi hvilke konverteringer og salg som vil være med forskjellige innganger eller markedsføringsmiks.

hvordan fungerer marketing mix-modellering?

Marketing Mix Modeling, også kalt Media Mix Modeling, samler aggregerte data fra markedsføringskilder og ikke-markedsføringskilder over en flerårig historisk periode, og tar også hensyn til ytre påvirkninger som sesongmessighet, økonomiske data, vær og kampanjer. Dataene brukes deretter til å utvikle en etterspørselsmodell som kvantifiserer det historiske bidraget fra hver markedsføring og ikke-markedsføringsinnsats til et forretningsresultat, som salg eller konverteringer.

Eksempel På Modellering av Markedsmiks

en klesmerkemarkedsfører vil vite hvordan hver mediekanal bidrar til salg. HVIS merkevaren har samlet inn salgsdata og annonseringskostnader for hver kanal i løpet av en tidsramme på flere år, KAN MMM brukes til å kjøre en multivariat-test på mange forskjellige tidspunkter. Analysen vil vise hva forventet salg vil være når det er en endring i medieutgifter. Selv om modellen kan være effektiv, spesielt hvis det er en stor mengde data tilgjengelig, er den basert på historiske data, noe som betyr at det bare avslører korrelasjon, ikke nødvendigvis årsakssammenheng.

hva er fordelene med marketing mix modellering?

hvis du er et etablert merke, er data sannsynligvis lett tilgjengelig, OG MMM kan hente mye fra to til tre års historiske data. MMM er også i stand til å modellere ikke-medievariabler som makroøkonomiske påvirkninger (SOM COVID-19), konkurransepåvirkninger, sesongmessighet, kampanjer og andre trender. DEN største fordelen MED MMM er analyse på høyt nivå over hele medieporteføljen-flott for å levere strategisk langsiktig planleggingsinnsikt i dine ikke-adresserbare og adresserbare medier-men ikke ideell for taktisk eller pågående innsikt.

hva er begrensningene i marketing mix-modellering?

MMM estimerer markedsføring innvirkning på historiske forretningsmessige utfall basert på sannsynlighet og kan være gjenstand for korrelasjon vs årsakssammenheng dilemma. FOR fremtidsrettede prognoser er MMM avhengig AV en rekke forutsetninger for ikke-markedsføringsfaktorer, samt antagelsen om at mediemiks, kostnad og respons på kanalnivå ikke avviker fra de historiske dataene som er grunnlaget for etterspørselsmodellen.

mens velbygde modeller basert på data av høy kvalitet kan overvinne korrelasjonen vs. årsaksdilemma for å gi kanalløft og prognoser, begrensningen på frihetsgrader og utfordringer med overspesifiserte modeller betyr at de ikke kan brukes til å informere taktisk beslutningstaking på underkanalnivå. Fordi modeller er avhengige av flere års historiske data for å bestemme en gjennomsnittlig lesning for markedsføringsinnganger, utfordres de til å plage ut dynamiske endringer i markedsføringskanaler og / eller forretningsendringer i de siste perioder. Med andre ord, det er ikke akkurat smidig og vil ikke levere nivået av innsikt som trengs for dag-til-dag optimalisering.

en alternativ tilnærming til å forstå hver markedsføring mix bidrag og informere media investeringsbeslutninger er å kjøre pågående inkrementalitet testing.

Med Målt, kan du enkelt kjøre inkrementalitet måling og testing på 70 + media publisher plattformer. Ved Å bruke API-integrasjonene våre med medieplattformer får du en krysskanalvisning av markedsmiksen din på mindre enn 24 timer.

ER MMM en plass for deg? Hvis du er ute etter støtte på langsiktige planleggingsbeslutninger, bruk primært ikke-adresserbare medier, og ha minst to års historiske data å jobbe med, er det verdt å se på! Hvis du trenger tilgang til de nyeste ytelsesdataene for kontinuerlig medieoptimalisering, leverer Measured Intelligence Suite inkrementalitet innsikt for informert og smidig planlegging uten år med data.

Målt vs plattform rapportering, Multi-Touch Attribution (MTA) & Media Mix Modellering (MMM)