Какво представлява моделирането на медийния микс и защо маркетолозите отново се обръщат към него?

Въведение

Вероятно сте забелязали, че напоследък в новинарския ви поток се случва нещо странно.

Метод за измерване отпреди десетилетия изведнъж отново е навсякъде. Хората говорят за него в ключовите доклади на конференциите. Агенциите го включват във всяка презентация. И не, това не е носталгия.

Става дума за моделиране на медийния микс. И ако сте маркетинг мениджър или ръководите агенция с малки до средни екипи, трябва да разберете защо се завръща и защо сега е по-важно, отколкото преди пет години.

Какво всъщност е моделирането на медийния микс

Моделирането на медийния микс, често съкращавано като MMM, е статистическа техника.

Тя анализира вашите исторически данни – разходи, продажби, сезонност, ценообразуване и други външни фактори. След това изчислява колко всеки канал действително е допринесъл за вашите резултати.

Ето какво го отличава от повечето съвременни методи за проследяване. То не проследява отделни потребители в интернет. Вместо това работи с обобщени данни. Общи разходи, общи резултати и изведени модели между тях.

Именно тази подробност е причината за нейното завръщане.

Защо се завръща точно сега

Стана по-трудно да се разчита на „бисквитките“. Правилата за защита на личните данни ставаха все по-строги. И много от системите за проследяване, на които маркетолозите разчитаха в продължение на години, тихо престанаха да работят толкова добре, колкото преди.

Според проучване на TransUnion, за което съобщава eMarketer, почти половината от маркетолозите на марки и агенции в САЩ – 46,9 процента – планират да инвестират в MMM през следващата година. А 27,6 процента вече го наричат своя най-надежден метод за измерване, изпреварвайки мултитъч атрибуцията с 19,4 процента.

Това не е малка промяна. Това са маркетолозите, които открито казват, че старите стратегии вече не са достатъчно надеждни сами по себе си.

Друго проучване на eMarketer и Snap установи, че над половината от маркетолозите в САЩ, 53,5%, вече използват MMM в някаква форма. А подобряването на скоростта на техния MMM процес се нарежда като най-важният им приоритет при измерването.

Не си въобразявате тази тенденция. Тя е реална и се ускорява.

Прост пример за медиен микс

Нека го направим по-малко абстрактно.

Да приемем, че провеждате едновременно платено търсене, платени социални медии и национална радиокампания. Продажбите ви се повишават през този период. Простата атрибуция може да приписва по-голямата част от заслугата на платеното търсене, защото това е каналът с най-ясните данни за кликовете.

Но MMM разглежда цялостната картина. Тя може да разкрие, че всъщност радиото е допринесло за значителна част от познаваемостта на марката, която от своя страна е допринесла за толкова добрите резултати на платеното търсене. Без радиото платеното търсене нямаше да доведе до толкова ефективни конверсии.

Това е видът информация, която анализът на медийния микс разкрива, а отчетите на ниво канал просто не могат. Той ви показва как каналите работят заедно, а не само кой от тях получава последния клик.

Съвременни техники за моделиране на медийния микс

MMM, който вашата индустрия използваше преди десет години, и MMM, който е на разположение днес, не са едно и също нещо с ново име.

По-старите модели разчитаха силно на статична регресия, актуализирана веднъж годишно, ако имате късмет. Съвременните техники за моделиране на медийния микс използват байесовски методи, които дават пълен набор от резултати и ниво на достоверност, а не само едно число, което се преструва, че е сигурно.

Те също така се актуализират много по-често. Според проучване на OptiMine точността на модела може да се влоши с 10 до 35 процента или повече, когато не се актуализира редовно. Модел, изграден въз основа на пазарните условия от миналата година, може незабележимо да ви подведе през цялото тримесечие, без никой да забележи.

Най-добрият съвременен подход съчетава три неща. MMM за цялостна картина. Тестване на инкременталността, за да се потвърди какво всъщност е причинно-следствено. И атрибуция на платформите за тактически сигнали в реално време. Според Measured, марките, които използват валидирана, калибрирана по причинно-следствена връзка версия на този подход, обикновено отбелязват ръст от 10 до 30 процента в ефективността на медиите още през първата година.

Къде се вписва това във вашия реален работен процес

Нищо от това няма значение, ако се превърне просто в още един статичен PDF файл, който стои в споделен диск до следващото тримесечие.

Ето защо оптимизацията на медийния микс трябва да се интегрира директно в начина, по който вашият екип действително работи. Вашата тримесечна маркетингова пътна карта трябва да отразява това, което моделът ви показва сега, а не това, което ви е показал преди шест месеца. Решенията за бюджета трябва да се вземат толкова бързо, колкото се актуализира моделът, а не да се чака следващият планиран преглед.

Това е и моментът, в който активната медийна покупка и активният мърчандайзинг на уебсайта започват да имат значение. Когато резултатите от вашия MMM се подават директно в системи, които могат да преразпределят бюджета или да коригират мърчандайзинга почти в реално време, моделът престава да бъде просто доклад. Той се превръща в активна част от процеса на вземане на решения.

Защо не трябва да правите това само с електронни таблици

Извършването на правилен MMM на ръка е наистина трудно. Необходими са чисти исторически данни, истинска статистическа експертиза и постоянно актуализиране, за да се поддържа точността.

Повечето вътрешни екипи нямат капацитета за това. Според проучване на Funnel и Ravn Research само около една четвърт от вътрешните маркетингови екипи се справят с MMM изцяло самостоятелно.

Това е точно празнината, която една подходяща платформа за маркетингова аналитика е създадена да запълни. Вместо да чакате годишен модел от външен доставчик, получавате анализ на медийния микс, който се актуализира непрекъснато и е свързан с останалата част от данните ви за ефективност и приходи, така че той действително да подпомага вземането на решения, вместо просто да ги документира след като вече са взети.

Заключение

Моделирането на медийния микс не се завръща, защото маркетолозите са станали носталгични по старите техники.

То се завръща, защото промените в правилата за поверителност направиха алтернативата неприложима и защото изкуственият интелект най-накрая го направи достатъчно бърз, за да бъде полезен в момента, а не само веднъж годишно.

Ако все още разчитате само на атрибуцията на последния клик, не виждате цялостната картина. И всяко тримесечие, през което чакате да поправите това, е тримесечие, през което бюджетните решения се вземат въз основа на непълна информация.