Marketing Mix Modeling (MMM) trata-se do uso de análise estatística para estimar o impacto passado e prever o impacto futuro de várias táticas, ações e canais nas vendas de cada produto.
É um modelo que capta todos os estímulos de mídia que uma marca possui.
Por exemplo, ao definir as mídias que serão utilizadas para uma ação de marketing de um determinado produto, eu posso capturar estes dados de maneira direta (sabe-se onde usuário clicou, viu ou realizou uma interação qualquer) ou por desvio estatístico (qual a chance de um usuário ter visto anúncio na TV ou outdoor, mídias que não temos a captura direta). Um modelo estruturado de MMM pode responder perguntas chave que você já deve ter feito a si mesmo:
Mas para colocar o racional em ordem, vamos lembrar dos principais tipos de mídia observando a imagem abaixo.
Para a análise estatística fornecer as leituras do passado e previsões com precisão e gerar como output o ROI, trouxemos as quatro fases de um projeto de Marketing Mix Modeling usando como fundamento os conceitos da consultoria Nielsen.
Coleta e integridade de dados – Para iniciar seu projeto colete os dados que serão usados no modelo estatístico. Aqui é importante determinar quais produtos serão analisados, o período que você examinará, a granularidade da dimensão do tempo e quais mercados. Finalmente, determine a medida de desempenho de vendas a ser analisada – vendas em reais, volume, unidades ou outra coisa? Você também vai precisar reunir taxas de margem de marca e gastos com táticas de marketing, que são necessários para calcular o ROI de marketing no futuro.
Modelagem – Teste os modelos em relação à sua lista de verificação. Garanta que sua equipe analítica interna está envolvida. O método estatístico usado geralmente é determinado após a colaboração com o anunciante para garantir que o modelo atenda às suas perguntas. Os gerentes de marca devem fazer parceria com sua equipe analítica interna durante esta fase do projeto. É importante para a equipe analítica interna mergulhar profundamente nas especificações e detalhes estatísticos. Quaisquer dúvidas que a equipe interna tenha com esses detalhes devem ser comunicadas a você imediatamente.
Medidas de negócios baseadas em modelos – Interpretar os resultados baseados em modelos e observar a eficácia, eficiência e retorno do investimento de marketing de sua campanha. Meça o evolutivo por campanha para todas as táticas para que você possa entender melhor os impulsionadores do lucro. As saídas de seu projeto de Marketing Mix Modeling – ou seja, os dados que saem de seu modelo estatístico – precisam estar alinhados com sua lista de verificação e responder às perguntas que você listou. Seu projeto produzirá uma série de resultados que medem como cada tática afeta as vendas e, antes de compartilhar os resultados com um público amplo, você deve revisar os resultados propostos pelo seu fornecedor para garantir que eles apoiem seus objetivos.
Otimização e simulação – Determine o melhor mix de marketing para o próximo período de planejamento. A fase final de um projeto de Marketing Mix Modeling transforma seus resultados em entradas para o planejamento de marketing futuro. Após a conclusão da modelagem, você pode realizar um exercício de otimização / simulação, que fornece insights a serem usados ao planejar futuras campanhas de marketing. Esses exercícios simulam o efeito que a variação de cada tática de marketing pode ter sobre as vendas futuras (também conhecido como simulação ou “Análise What-if”) e determinam a melhor combinação de táticas para atingir seus objetivos (também chamada de otimização).
Em outras palavras, um modelo matemático e várias restrições fornecidas pelo usuário podem fornecer insights para tornar a maneira como você aborda o marketing ainda melhor no futuro. Um modelo de Marketing Mix Model (ou MMM) permite que você reduza consideravelmente os riscos associados ao lançamento de um novo produto ou estratégias de crescimento. Mais que isto, ele permite que os profissionais de marketing tenham uma visão ampla e controlada de todas as ações, como os custos, gastos, canais, performance e o retorno sobre o investimento (ROI) de todas estas frentes.