Ämne: En riktig MMM-genomgång från en expert
Marknadsföringsmixmodellering kan vara ett ganska intrikat och komplext ämne. Det finns massor av variabler att ta hänsyn till, massor av data att hålla reda på, och på något sätt känns det alltid surrealistiskt.
Det räcker för att ibland få huvudet att snurra — därför satte vi oss ner med Charlotte Lundberg på marknadsföringsunderrättelsebyrån Nepa. Hon ledde oss genom en stor djupdykning av MMM med ett verkligt exempel som de implementerade för en av sina kunder.
Det finns massor av bra grejer nedan, så spänn fast er.
En översikt av fallet
Nepas kund (vi kommer naturligtvis att hålla saker anonyma) är marknadsledare inom detaljhandeln. Som med många återförsäljare hade kunden traditionellt fokuserat på att aktivera kortsiktig försäljning med sina annonskostnader. Det vill säga, de tittade på potentiella kunder med lägre tratt som skulle konvertera inom ett par veckor eller en månad.
Kunden vände sig dock till Nepa för att införliva långsiktiga taktiker som skulle bygga upp varumärkesmedvetenhet. Kunden ville få en känsla av hur mycket de skulle spendera på detta långsiktiga tillvägagångssätt och hur det kan påverka deras försäljningsdrivna marknadsföringsinsatser.
Det innebar att Nepa skulle behöva svara på några kärnfrågor:
- Ska de öka sin totala mediebudget eller inte?
- Är uppdelningen mellan olika mediekanaler väl avvägd, eller bör de omprioritera?
Vad är processen för ett MMM-projekt?
Tja, det börjar med de viktigaste affärsfrågorna ovan. Både Nepa och kunden kom överens om områdena för prospektering och satte omfattningen av projektet.
De behövde sedan identifiera de data som skulle behövas för modelleringen. Var skulle det komma ifrån? Vem har tillgång till det?
När data väl har samlats in, visualiseras den för att se till att allt ser korrekt ut, och även för att se till att det kommer att vara värdefullt för modelleringen.
Steg fyra i processen är själva modelleringen. När modelleringen är klar granskar båda parter resultaten och gör en plan för nästa steg.
Ser? Marketing mix-modellering är inte så illa när du väl bryter ner det. Så låt oss ta saker ett steg längre och undersöka vart och ett av dessa steg.
Vilken data behövs för MMM?
Svaret kommer att ändras beroende på målen och kunden. I Nepas fall bestämde de att de skulle behöva kundens veckoförsäljning – både online- och offlineförsäljning. De fastställde också att de skulle behöva ta hänsyn till de veckovisa medieutgifterna, veckovisa varumärkesspårningsdata och andra branschspecifika variabler.
Som med all annan datamodellering blir resultaten mer exakta när du lägger till mer data. Men du måste gå en fin linje.
Nepa bestämde sig för att använda tre års data. Mer än så, och de kan ha matat in föråldrad information i modellen. Tänk på det: om ett företag har funnits i 50 år, skulle du inte modellera 2023 marknadsföringsutgifter på försäljningsdata från tidigt 70-tal.
Andra faktorer kan göra din data för långt från den nuvarande affärsverkligheten för att vara användbar. Om du är ett yngre företag är din affärsdynamik och kundinteraktion sannolikt i ett tillstånd av ständig förändring – vilket gör historisk dataanalys bara så användbar. Dessutom, om du nyligen har förvärvat ett annat företag eller drastiskt ändrat ditt erbjudande, kan du behöva basera all modellering på data efter dessa stora förändringar.
Alla dessa faktorer är anledningen till att Nepa tenderar att rekommendera att använda tre års data för de bästa modellerna.
Att sätta ihop allt i en snygg visualisering
När Nepa väl hade samlat ihop all relevant data och använt några proprietära filter för att minska olika brus, visualiserade de data för granskning med klienten.
Även om det kan verka som ett enkelt steg, är det också otroligt viktigt. Saker och ting händer och data kan skadas – oavsett om det beror på mänskliga fel eller andra faktorer. Det är viktigt att granska den visualiserade informationen med kunden för att säkerställa att allt är korrekt.
Till exempel kan klienten komma ihåg en udda ökning i försäljningen för ett år sedan som kanske inte återspeglas i data. Genom att se visualiseringen, och avsaknaden av den ena slumpmässiga spiken, kan planer göras för att granska och återimportera all data som kan saknas.
Dessutom kan det som kan verka som en udda ökning i försäljning faktiskt vara en framväxande trend som du kan dra nytta av senare. Du vet aldrig. Så se till att allt ser perfekt ut innan du kör modellen.
Som det gamla byggherrens ordspråk säger: mät två gånger, skär en gång.
Låt modelleringen börja!
För att implementera modelleringen körde Nepa två modeller åt sin kund. Den första modellen fokuserade på de direkta effekterna av deras marknadsföring (på kort sikt) på försäljningen. Den andra modellen tittade på effekterna av marknadsföringen på varumärket.
För att vara tydlig är detta inte tillskrivningsmodellering. Istället kan MMM överväga långsiktiga försäljningsaktiviteter och det är inte lika känsligt för eventuella regulatoriska förändringar (dvs. GDPR).
Genom att se effekten på försäljning och varumärkeskännedom kan Nepa beräkna ROI per media.
För denna specifika kund kunde Nepa se att genom att flytta en del medieutgifter kunde de faktiskt öka den totala försäljningen med 15 procent utan att öka mediebudgeten. Wow!
De kan också använda modellen för att analysera marknadsföringsresultat mot lagen om minskande avkastning. Det är den ekonomiska regeln där du börjar se mindre inkrementell avkastning när du spenderar mer.
I det här fallet såg Nepa att kunden fortfarande kunde öka sin budget med 15 procent och samtidigt optimera sin mediemix för att uppnå en 25-procentig ökning av försäljningssiffrorna. Mer än så, och ökningarna i försäljningsresultat skulle börja krympa. Detta gav Nepa förmågan att presentera en konservativ och aggressiv plan:
Konservativ: Håll budgeten och optimera bara mixen = 15 procents försäljningsökning
Aggressiv: Öka budgeten med 15 procent och optimera mixen = 25 procents försäljningsökning
Resultaten av modelleringen
Medan klienten valde det mer konservativa tillvägagångssättet, implementerade de fortfarande förslagen och såg faktiskt bättre resultat än förväntat. Fantastiska nyheter, verkligen.
Det visar bara hur kraftfullt MMM kan vara för ett företag. Den specifika kunden behövde inte spendera några extra pengar, bara spendera sin befintliga budget mer klokt.
Om du vill höra Charlotta gå igenom fallet, studera, se till att kolla in vårt senaste tratttips ovan. Och glöm inte att prenumerera på vår Youtube kanal där du kan få alla användbara hacks och tricks du behöver för att bli en bättre marknadsförare.
