Ce este modelarea mixului media și de ce specialiștii în marketing revin la aceasta?

Introducere

Probabil ați observat că, în ultima vreme, se întâmplă ceva ciudat în fluxul vostru de știri.

O metodă de măsurare veche de zeci de ani a reapărut brusc peste tot. Oamenii vorbesc despre ea în discursurile de la conferințe. Agențiile o promovează în fiecare prezentare. Și nu, nu e vorba de nostalgie.

Este vorba despre modelarea mixului media. Și dacă sunteți responsabil de marketing sau conduceți o agenție care gestionează echipe de dimensiuni mici și medii, trebuie să înțelegeți de ce a revenit în atenție și de ce este mai importantă acum decât era acum cinci ani.

Ce este de fapt modelarea mixului media

Modelarea mixului media, adesea prescurtată MMM, este o tehnică statistică.

Analizează datele istorice: cheltuielile, vânzările, sezonalitatea, prețurile și alți factori externi. Apoi estimează cât a contribuit fiecare canal la rezultatele tale.

Iată ce o diferențiază de majoritatea metodelor moderne de monitorizare: nu urmărește utilizatorii individuali pe internet. În schimb, se bazează pe date agregate. Cheltuielile totale de intrare, rezultatele totale de ieșire și modelele extrase între acestea.

Tocmai acest detaliu este motivul pentru care această metodă revine în actualitate.

De ce revine tocmai acum

A devenit din ce în ce mai dificil să te bazezi pe cookie-uri. Regulile de confidențialitate au devenit tot mai stricte. Iar multe dintre metodele de monitorizare pe care specialiștii în marketing s-au bazat ani de zile au încetat, în tăcere, să mai funcționeze la fel de bine ca înainte.

Conform unui sondaj TransUnion raportat de eMarketer, aproape jumătate dintre specialiștii în marketing din cadrul mărcilor și agențiilor din SUA, adică 46,9%, intenționează să investească în MMM în următorul an. Iar 27,6% o consideră acum cea mai fiabilă metodă de măsurare, devansând atribuirea multi-touch, care se situează la 19,4%.

Nu este o schimbare minoră. Este vorba despre specialiștii în marketing care afirmă deschis că vechile strategii au încetat să mai fie suficient de fiabile pe cont propriu.

Un alt sondaj realizat de eMarketer și Snap a arătat că peste jumătate dintre specialiștii în marketing din SUA, adică 53,5%, utilizează deja MMM într-o formă sau alta. Iar îmbunătățirea vitezei procesului lor de MMM a fost considerată prioritatea lor principală în materie de măsurare.

Nu vă imaginați această tendință. Este reală și se accelerează.

Un exemplu simplu de mix media

Să facem acest lucru mai puțin abstract.

Să presupunem că derulați simultan campanii de căutare plătită, de social media plătită și o campanie radio națională. Vânzările dvs. cresc în acea perioadă. O atribuire simplă ar putea atribui cea mai mare parte a meritelor căutării plătite, deoarece acesta este canalul cu cele mai clare date privind clicurile.

Însă MMM analizează imaginea de ansamblu. Ar putea revela faptul că, de fapt, radioul a generat o parte semnificativă din notorietatea mărcii care a făcut ca campania dvs. de căutare plătită să aibă performanțe atât de bune încă de la început. Fără radio, campania de căutare plătită nu ar fi generat conversii nici pe departe la fel de eficiente.

Acesta este genul de informații pe care o analiză a mixului media le scoate la iveală, lucru pe care raportarea la nivel de canal pur și simplu nu îl poate face. Vă arată cum colaborează canalele între ele, nu doar care dintre ele primește ultimul clic.

Tehnici moderne de modelare a mixului media

MMM-ul folosit în industria dumneavoastră acum zece ani și MMM-ul disponibil astăzi nu sunt același instrument sub un nume nou.

Modelele mai vechi se bazau în mare măsură pe regresie statică, actualizată o dată pe an, dacă aveai noroc. Tehnicile moderne de modelare a mixului media utilizează metode bayesiene care oferă o gamă completă de rezultate și un nivel de încredere, nu doar un singur număr care pretinde a fi cert.

De asemenea, acestea se actualizează mult mai des. Conform unui studiu realizat de OptiMine, precizia modelului poate scădea cu 10 până la 35 la sută sau mai mult atunci când nu este actualizat regulat. Un model construit pe baza condițiilor de piață de anul trecut te poate induce în eroare în mod imperceptibil pe tot parcursul trimestrului, fără ca nimeni să observe.

Cea mai bună abordare actuală combină trei elemente. MMM pentru o viziune de ansamblu. Testarea incrementalității pentru a valida ce anume este de fapt cauzal. Și atribuirea pe platformă pentru semnale tactice, în timp real. Potrivit Measured, brandurile care utilizează o versiune validată și calibrată cauzal a acestei abordări înregistrează, de obicei, creșteri de 10 până la 30% în eficiența media încă din primul an.

Unde se încadrează acest lucru în fluxul dvs. de lucru real

Nimic din toate acestea nu contează dacă devine doar un alt PDF static care stă într-un drive partajat până în trimestrul următor.

Aici este locul în care optimizarea mixului media trebuie să se integreze direct în modul în care echipa dumneavoastră lucrează efectiv. Planul dumneavoastră de marketing trimestrial ar trebui să reflecte ceea ce vă indică modelul în prezent, nu ceea ce v-a indicat acum șase luni. Deciziile privind bugetul ar trebui să se ia la fel de repede pe cât se actualizează modelul, fără a aștepta următoarea revizuire programată.

Tot aici încep să conteze achiziția de media agentică și merchandisingul agentic al site-ului web. Când rezultatele MMM-ului tău sunt integrate direct în sisteme care pot redirecționa bugetul sau ajusta merchandisingul aproape în timp real, modelul încetează să mai fie un simplu raport. Devine o parte activă a modului în care se iau deciziile.

De ce nu ar trebui să faceți acest lucru doar cu foi de calcul

Realizarea manuală a unui MMM corespunzător este cu adevărat dificilă. Este nevoie de date istorice curate, de expertiză statistică reală și de actualizări constante pentru a menține acuratețea.

Majoritatea echipelor interne nu dispun de resursele necesare pentru asta. Conform unui sondaj realizat de Funnel și Ravn Research, doar aproximativ un sfert dintre echipele interne de marketing își gestionează MMM-ul în întregime pe cont propriu.

Aceasta este exact lacuna pe care o platformă adecvată de informații de marketing este concepută să o acopere. În loc să așteptați un model anual de la un furnizor extern, beneficiați de o analiză a mixului media care se actualizează continuu, conectată la restul datelor dvs. privind performanța și veniturile, astfel încât să stea efectiv la baza deciziilor, în loc să le documenteze doar după ce acestea au fost luate.

Concluzie

Modelarea mixului media nu a revenit pentru că specialiștii în marketing au devenit nostalgici după vechile tehnici.

A revenit deoarece modificările privind confidențialitatea au făcut ca alternativa să nu mai funcționeze, iar inteligența artificială a reușit în sfârșit să o accelereze suficient încât să fie utilă în timp real, nu doar o dată pe an.

Dacă vă bazați în continuare doar pe atribuirea „last click”, nu vedeți imaginea de ansamblu. Și fiecare trimestru în care așteptați să remediați această situație reprezintă un trimestru de decizii bugetare luate pe baza unei imagini incomplete.