Моделирование маркетингового микса (Marketing mix modeling, MMM) является неотъемлемой частью арсенала маркетологов на протяжении десятилетий. Анализируя агрегированные данные за длительные периоды, маркетологи могут понять, как менялись потребности потребителей и их реакция со временем.
Эти выводы предоставляют высокоуровневый обзор эффективности кампаний в целом. Однако моделирование маркетингового микса возникло в более простой маркетинговой среде, где у потребителей было гораздо меньше вариантов взаимодействия с брендами.
Для оценки эффективности маркетинговых усилий через ограниченное число каналов маркетологи использовали традиционные методы «рассылки наугад», отправляя максимальное количество маркетинговых материалов. Это давало маркетологам более широкий спектр точек соприкосновения, из которых они могли извлекать данные. Учитывая небольшое число каналов, через которые распространялись эти точки соприкосновения, маркетологам было проще определить, какие каналы следует приоритезировать для оптимизации кампании.
Однако по мере развития маркетинговой среды появлялись новые каналы. От увеличения количества телевизионных и радиоканалов до появления цифровых медиа – огромное количество способов взаимодействия с потребителями означало, что высокоуровневые выводы больше не могли обеспечить ясность в отношении того, что стимулирует возврат инвестиций в маркетинг. Вскоре маркетологи осознали необходимость в выводах, которые могли бы эффективно приписывать ценность каждому отдельному каналу в широком маркетинговом миксе.
MTA (Multi-touch или мультиканальная атрибуция) значительно изменила способ, которым маркетологи воспринимают свои кампании. Анализируя каждый отдельный канал в маркетинговом миксе, MTA присваивает ценность этим каналам на основе их индивидуального влияния на привлечение потребителей к покупке. Эти выводы позволили маркетологам лучше понять взаимосвязь между каналами и их влияние на рентабельность инвестиций.