В современном обширном цифровом ландшафте маркетологи имеют доступ к, казалось бы, бесконечным объемам данных — но используют ли они эти данные на полную катушку? Для многих организаций ответ — нет.

Маркетологам теперь необходимо изменить свою стратегию, включив методы и инструменты, которые позволяют им делать проницательные выводы из огромного количества данных. Без возможности устанавливать связи между маркетинговыми усилиями на различных каналах, маркетологи могут упускать ключевую маркетинговую информацию, которая может быть использована для продвижения успеха будущих кампаний.

Содержание

• Как определяется моделирование медиамикса
• Как работает моделирование медиамикса
• Пример моделирования медиамикса
• Моделирование медиамикса vs Атрибуция на основе данных
• Проблемы моделирования медиамикса
• Роль моделирования медиамикса в современном маркетинге
• Коротко о главном

Как определяется моделирование медиамикса

Моделирование медиамикса (МММ), иногда называемое моделированием маркетингового микса, это техника анализа, которая позволяет маркетологам измерять влияние их маркетинговых и рекламных кампаний. Она позволяет им определить, как различные элементы влияют на достижение их цели, которая часто заключается в стимулировании конверсий. Информация, полученная с помощью моделирования медиамикса, помогает маркетологам улучшить свои кампании, учитывая различные факторы, от потребительских трендов до внешних влияний. В результате они могут создать идеальную кампанию, которая стимулирует вовлеченность и продажи.

MMM использует агрегированные данные, благодаря чему может оценивать широкий спектр каналов, как традиционных, так и цифровых. Кроме того, MMM позволяет маркетологам учитывать внешние влияния, такие как сезонность, акции и прочее.

Читайте также: “Предиктивная аналитика в Data-Driven маркетинге — что это, зачем нужна и примеры использования”

Читать статью

Как работает моделирование медиамикса

Статистический анализ в рамках моделирования медиамикса использует множественную линейную регрессию для определения взаимосвязей между зависимой переменной, такой как продажи или вовлеченность, и независимыми переменными, такими как расходы на рекламу по различным каналам. Например, MMM может применять как линейные, так и нелинейные методы регрессии, чтобы определить, как увеличение расходов на маркетинг в журналах повлияло на общий объем продаж.

Для наиболее полного и точного понимания влияния маркетинга рекомендуется оценивать несколько моделей. Это позволит получить более точную картину того, как различные факторы влияют на результаты.

Для организаций, использующих MMM, важно тщательно выбирать, какие данные они хотят измерять и что они могут измерить. Качество данных не должно игнорироваться, поэтому организациям необходимо уделять время на агрегирование и очистку данных из внутренних баз данных, источников третьих сторон или обоих. Модели медиамикса часто используют данные за два-три года, что позволяет учитывать такие факторы, как сезонность.

Результаты позволяют маркетологам присваивать числовые значения влиянию кампаний через различные медиа-каналы на достижение их конечной цели — вовлеченности, конверсии и т.д. Сбор этих данных позволяет маркетологам определять ROI своих усилий, планировать будущие расходы и создавать прогнозы продаж.

Читайте также: “Что считается хорошим соотношением LTV к CAC”

Читать статью

Что такое соотношение моделирования медиамикса

В различных отраслях соотношение моделирования медиамикса (MMM) организации включает три основных компонента:

• Используемые маркетинговые каналы

• Деньги, которые тратятся на каждый маркетинговый канал

• Результаты кампании и полученные данные

Пример моделирования медиамикса

Хороший способ понять, что измеряет моделирование медиамикса, — это понять, зачем оно было создано.

MMM стало популярным в 1960-70-х годах, когда маркетинговый ландшафт был проще, чем сегодня. Компания Kraft (известный производитель продуктов питания) была одним из первых пользователей этого типа анализа. При запуске продукта Jell-O (популярного желе), они могли выбирать между тремя или четырьмя телевизионными сетями и рекламой в журналах для продвижения нового продукта.

Традиционный подход MMM позволил им увидеть, как изменятся продажи, если они будут рекламировать продукт на разных уровнях, в разных частях страны, в разное время года. Например, они могли рекламировать Jell-O в десяти городах в течение десяти недель, чтобы увидеть, увеличится ли объем продаж.

Это MMM в его самой простой форме, позволяющее маркетологам получать общие представления об эффективности кампании. Сегодня, когда фрагментация во всех сферах медиа значительно увеличилась, данные MMM чаще сравниваются с данными из более гибких, детализированных моделей.

Читайте также: Максимизация маркетинговой эффективности с UMM

Читать статью

Моделирование медиамикса vs Атрибуция на основе данных

И моделирование медиамикса (MMM), и модели атрибуции, основанные на маркетинге, управляемом данными, такие как мультиконтактная атрибуция, используются для определения влияния маркетинговых тактик на бизнес-цели. Однако важно помнить, что MMM не анализирует взаимодействия на уровне пользователей, такие как показы, клики и т.д. Необходимость в данных на уровне личных взаимодействий объясняет, почему атрибуция на основе данных стала широко распространена в маркетинге. Моделирование медиамикса исключительно измеряет влияние маркетинговых усилий на достижение целей, не учитывая путь клиента.

Атрибуция на основе данных

Атрибуция на основе данных предполагает использование различных моделей атрибуции, которые отслеживают взаимодействие на протяжении всего пути клиента. С помощью этих данных маркетологи могут понять, какие тактики оказывают наибольшее влияние по мере продвижения потребителей по воронке продаж. Модели атрибуции обычно оценивают эффективность в течение нескольких месяцев после завершения кампании.

Моделирование медиамикса

Как было упомянуто ранее, MMM предоставляет общие данные о конкретных маркетинговых тактиках за длительный период времени. Это позволяет маркетологам понимать такие тенденции, как сезонность, погода, праздники, капитал бренда и т.д. MMM обычно анализирует данные за два-три года для выявления закономерностей в эффективности кампаний.

Каждая из этих моделей имеет свое применение в современном маркетинге, но у обеих есть и слепые зоны. Модели атрибуции на основе данных могут иметь ограниченную видимость оффлайн-конверсий и в основном сосредоточены на цифровых маркетинговых платформах, в то время как MMM может измерять оба аспекта. Однако отсутствие данных на уровне отдельных пользователей делает MMM менее подходящим для адаптации кампаний к конкретным желаниям потребителей.

Проблемы моделирования медиамикса

Поскольку маркетинговый ландшафт стал более разнообразным с увеличением каналов коммуникации с потребителями, некоторые утверждают, что моделирование медиамикса утратило свою актуальность и не имеет места в современном маркетинге. Это связано с тем, что потребители, подвергаясь воздействию маркетинговых сообщений через каждый канал взаимодействия, стали игнорировать сообщения, которые не соответствуют их конкретным потребностям.

Создание рекламы, которая не учитывает интересы конкретного человека, теперь не только снижает маркетинговую отдачу от инвестиций (ROI), но и негативно влияет на восприятие бренда потребителем. В результате, обобщенные выводы, предоставляемые MMM, не спускаясь до уровня потребителя, не помогают маркетологам адаптировать свои сообщения для удовлетворения потребностей потребителей.

К обычно упоминаемым недостаткам моделирования медиамикса относятся:

• Нерегулярная отчетность;

• Недостаточная детализация данных;

• Отсутствие анализа взаимосвязей между каналами;

• Недостаточность учета воздействия бренда / месседжинга;

• Игнорирование клиентского опыта.

Роль моделирования медиамикса в современном маркетинге

Хотя некоторые считают, что моделирование медиамикса устарело, оно всё еще занимает своё место в современном маркетинге, особенно когда используется вместе с более ориентированными на потребителя моделями. MMM по-прежнему представляет собой простой способ получения ответов на общие вопросы. Такой анализ можно проводить нечасто, чтобы организации оставались в курсе широких тенденций и закономерностей, происходящих на протяжении многих лет.

Однако MMM не должна быть основным подходом к управлению улучшениями в вашем маркетинговом плане, поскольку это не лучший инструмент для понимания того, как различные типы людей и сообщений влияют на результаты. В результате маркетологи не должны тратить много средств на MMM и должны проводить этот анализ один или два раза в год. Это обеспечит исторический, общий диагностический взгляд на вклад маркетинга и внешние факторы, взаимодействующие с маркетингом в течение длительного времени.

Коротко о главном

Для того чтобы моделирование медиамикса было эффективным сегодня, оно должно быть интегрировано с дополнительными маркетинговыми измерениями для обеспечения единой маркетинговой оценки. Это даст маркетологам возможность анализировать как исторические данные, так и взаимодействия на уровне отдельных лиц с различными точками контакта, позволяя им видеть более целостную картину успеха их маркетинговых усилий.

Чтобы достичь этой цели, маркетинговым командам следует использовать решение для оценки маркетинговой эффективности, которое поможет преобразовать большие данные в практически применимые выводы для динамической оптимизации в ходе кампании. Единая платформа оценки должна позволять маркетологам использовать данные MMM наряду с анализом из других моделей и включать следующие функции:

• Предоставление данных в процессе кампании;

• Обеспечение интеграции данных по всем маркетинговым усилиям;

• Предоставление детализированных данных, основанных на исторических тенденциях;

• Предложение анализа эффективности брендинга и креативных сообщений.

Читайте также