co to jest Marketing/Media Mix Modeling (MMM)?

Marketing Mix Modeling (MMM) przewiduje wyniki biznesowe poprzez analizę statystyczną z wykorzystaniem wielowymiarowych regresji, z taktykami marketingowymi i wydatkami jako zmiennymi. Regresje zapewniają wkład każdej zmiennej do wyników, które są następnie wykorzystywane do przewidywania, jakie konwersje i sprzedaż byłyby z różnymi wejściami lub mix marketingowy.

jak działa marketing mix modeling?

Marketing Mix Modeling, zwany także Media Mix Modeling, gromadzi zagregowane dane ze źródeł marketingowych i niemarketingowych w ciągu wieloletniego okresu historycznego, również biorąc pod uwagę wpływy zewnętrzne, takie jak sezonowość, dane ekonomiczne, pogoda i promocje. Dane są następnie wykorzystywane do opracowania modelu popytu, który określa ilościowo historyczny wkład każdego marketingowego i nie marketingowego wkładu w wynik biznesowy, taki jak sprzedaż lub konwersje.

Marketing mix przykład modelowania

marketer marki odzieżowej chce wiedzieć, w jaki sposób każdy kanał Mediowy przyczynia się do sprzedaży. Jeśli marka zebrała dane dotyczące sprzedaży i wydatków na reklamę dla każdego kanału w ciągu kilku lat, MMM może być wykorzystane do przeprowadzenia testu wielowymiarowego w wielu różnych punktach w czasie. Analiza pokaże, jaka będzie oczekiwana sprzedaż, gdy nastąpi zmiana wydatków na media. Chociaż model może być skuteczny, zwłaszcza jeśli jest duża ilość dostępnych danych, opiera się na danych historycznych, co oznacza, że ujawnia tylko korelację, niekoniecznie przyczynowość.

jakie są zalety modelowania marketingu mix?

jeśli jesteś uznaną marką, dane są prawdopodobnie łatwo dostępne i MMM może zebrać wiele od dwóch do trzech lat danych historycznych. MMM jest również w stanie modelować zmienne niemedialne, takie jak wpływy makroekonomiczne (jak COVID-19), wpływy konkurencyjne, sezonowość, promocje i inne trendy. Największą zaletą MMM jest analiza wysokiego poziomu w całym portfolio mediów-świetna do dostarczania strategicznych, długoterminowych analiz w mediach nieadresowalnych i adresowalnych – ale nie idealna do analiz taktycznych lub bieżących.

jakie są ograniczenia modelowania marketingu mix?

MMM szacuje wpływ marketingowy na historyczne wyniki Biznesowe w oparciu o Prawdopodobieństwo i może podlegać dylematowi korelacji vs. przyczynowości. W przypadku prognoz perspektywicznych MMM opiera się na szeregu założeń dotyczących czynników innych niż marketingowe, jak również na założeniu, że połączenie mediów na poziomie kanału, koszt i odpowiedź nie odbiegają od danych historycznych, które stanowią podstawę modelu popytu.

podczas gdy dobrze zbudowane modele oparte na wysokiej jakości danych mogą przezwyciężyć korelację vs. dylemat przyczynowo-skutkowy w celu zapewnienia liftingu kanałów i prognoz, ograniczenia stopni swobody i wyzwań z nadspecyfikowanymi modelami oznacza, że nie można ich wykorzystać do informowania taktycznego podejmowania decyzji na poziomie subkanałowym. Ponieważ modele opierają się na wielu latach danych historycznych w celu określenia średniego odczytu danych marketingowych, są one kwestionowane w dokuczaniu dynamicznych zmian w kanałach marketingowych i/lub zmianach biznesowych w ostatnich okresach. Innymi słowy, nie jest on do końca zwinny i nie zapewnia poziomu wglądu potrzebnego do codziennej optymalizacji.

alternatywnym podejściem do zrozumienia każdego wkładu marketingowego i informowania o decyzjach inwestycyjnych mediów jest przeprowadzanie bieżących testów przyrostowych.

dzięki Measured możesz łatwo uruchomić pomiar i testowanie przyrostowości na ponad 70 platformach wydawców multimedialnych. Korzystając z naszych integracji API z platformami mediowymi, uzyskujesz wielokanałowy widok swojej mieszanki marketingowej w mniej niż 24 godziny.

czy MMM pasuje do ciebie? Jeśli szukasz wsparcia przy długoterminowych decyzjach planistycznych, korzystasz przede wszystkim z mediów nieadresowalnych i masz co najmniej dwa lata pracy z danymi historycznymi, warto się temu przyjrzeć! Jeśli potrzebujesz dostępu do najnowszych danych dotyczących wydajności w celu bieżącej optymalizacji mediów, Pakiet Measured Intelligence Suite zapewnia szczegółowe informacje na temat wzrostu wydajności w celu świadomego i zwinnego planowania bez lat danych.

pomiar vs raportowanie platformy, Atrybucja Multi-Touch (MTA) & Modelowanie miksu mediów (MMM)