3 wskazówki dotyczące udanej strategii modelowania marketingu mix
![3 wskazówki dotyczące udanej strategii modelowania marketingu mix](https://oen.pl/wp-content/uploads/2023/04/default-image-share-770x470.png)
Modelowanie marketingu mix (MMM) odradza się ze względu na rosnące przepisy dotyczące prywatności, szybko zbliżający się świat post-cookie oraz marketerów usiłujących zrozumieć ten złożony ekosystem, powiedział Chris Penn, współzałożyciel i główny analityk danych w Trust Insights .
„MMM umożliwia marketerom eksportowanie danych na poziomie dziennym z różnych kanałów i wykorzystywanie ich do znajdowania zmiennych, które przesuwają igłę”, pomagając im uzyskać jaśniejszy obraz tego, w jaki sposób ich działania marketingowe poprawiają wyniki finansowe, powiedział Penn.
Oto trzy sposoby, w jakie marketerzy mogą eksperymentować z MMM.
1. Upewnij się, że masz odpowiednie dane i cele kampanii
Czy masz dane? „To pierwszy krok, upewnienie się, że dane dotyczące działań marketingowych są w formacie, którego możesz użyć” – powiedział Penn. „Idealnie powinny to być dane na poziomie dziennym, ponieważ potrzebujesz większej szczegółowości, aby móc szybciej zbudować solidniejszy model”.
Ważne jest również określenie miernika sukcesu, który nie jest powiązany z wynikami sprzedaży. „Jeśli masz nieskuteczny zespół sprzedaży, nie można winić twojego modelu marketingowego za brak sprzedaży” — powiedział.
Zamiast tego znajdź wskaźnik, na który wiesz, że marketing ma bezpośredni wpływ, i użyj go do zdefiniowania sukcesu, takiego jak świadomość marki lub zaangażowanie odbiorców.
2. Nie polegaj wyłącznie na MMM
Marketerzy powinni połączyć MMM z modelowaniem atrybucji, aby uzyskać pełny obraz podróży klienta.
„Modelowanie marketingu mix nie jest nową odpowiedzią” — powiedział Penn. „To tylko jedna część układanki analitycznej, która pomaga zobaczyć pełny obraz”.
MMM oferuje widok z góry na działania marketingowe i sposób, w jaki przyczyniają się one do pożądanych rezultatów. Modelowanie atrybucji oferuje widok oddolny, skupiając się na punktach styku, z którymi kontaktuje się indywidualny konsument na ścieżce klienta.
„Potrzebujesz obu, aby móc odpowiedzieć, co się stało i dlaczego”, powiedział Penn. „I oczywiście modelowanie atrybucji staje się coraz trudniejsze, ponieważ masz mniej danych konsumenckich do pracy, ale nadal istnieje nieoceniony wgląd, który można zebrać z takich rzeczy, jak grupy fokusowe, rady doradcze klientów, [and] wywiady indywidualne”.
3. Uważaj, z kim współpracujesz
TikTok niedawno podzielił się spostrzeżeniami ze swojej współpracy z Nielsenem, aby pomóc markom w wysiłkach MMM. A wyniki były obiecujące:
- Wydatki marek na płatne kampanie TikTok były dwa razy bardziej efektywne (mierzone procentowym wkładem w przyrostową wielkość sprzedaży na milion dolarów wydanych na media) niż całkowite wydatki cyfrowe.
- Płatne kampanie TikTok przyniosły również 1,6-krotnie wyższy zwrot z wydatków na reklamę niż całkowite wydatki cyfrowe.
Penn jednak poradził marketerom, aby potraktowali te dane z przymrużeniem oka. „W przypadku dostawców technologii reklamowej zawsze tak było — niezależnie od tego, z jakich modeli korzystają, nieuchronnie będą im sprzyjać” — powiedział.
Zamiast współpracować z dostawcą, który mógłby pominąć ważne dane w swoim modelu, aby uczynić go bardziej korzystnym, Penn zaleca marketerom zainwestowanie w stworzenie własnej strategii MMM.
I chociaż może to wymagać pewnych inwestycji z góry, warto dokładniej przyjrzeć się, które inicjatywy marketingowe działają, a które nie.
Zostało to pierwotnie opisane w biuletynie eMarketer Daily. Aby uzyskać więcej informacji marketingowych, statystyk i trendów, zasubskrybuj tutaj.