Requisiti MMM e quando cercare altre opzioni?

MMM bayesiano: requisiti e alternative

Capire l'impatto degli investimenti nei media sulle performance aziendali, come le vendite, l'acquisizione di clienti e il valore del marchio, è da tempo una sfida per i CMO. Il Media Mix Modeling (MMM) è diventato un metodo popolare per l'allocazione delle risorse di marketing e il MMM bayesiano, un approccio più avanzato, si distingue per la sua precisione e capacità di gestire l'incertezza. Tuttavia, l'implementazione del MMM bayesiano richiede capacità tecniche e commerciali.

Che cos'è il Media Mix Modeling?

Il MMM è una tecnica analitica che utilizza metodi basati sulla regressione per valutare come le varie attività di marketing influenzino i risultati aziendali. Isolando gli effetti di ciascun input di marketing (ad esempio, TV, digitale, social media, promozioni), il MMM aiuta le organizzazioni a prendere decisioni basate sui dati. Il MMM bayesiano migliora ulteriormente questo approccio integrando le conoscenze pregresse e aggiornando le previsioni man mano che emergono nuovi dati.

Perché scegliere la modellazione bayesiana del media mix?

L'adozione di un approccio bayesiano migliora gli approfondimenti che i MMM tradizionali possono fornire. Ecco alcuni vantaggi chiave:

• Ruolo dei priori: I modelli bayesiani consentono ai marketer di introdurre conoscenze preliminari (ad esempio, intuizioni derivanti da campagne passate o benchmark di settore). Questa caratteristica è particolarmente vantaggiosa quando i dati sono scarsi ma c'è bisogno di un solido punto di partenza.
• Aggiornamenti dinamici: I modelli bayesiani possono assimilare continuamente nuovi dati, assicurando che il modello rimanga rilevante e migliori le sue previsioni nel tempo.
• Gestione dell'incertezza: per sua natura, la statistica bayesiana quantifica l'incertezza nei risultati del modello. Questo aiuta le aziende a prendere decisioni con maggiore sicurezza, comprendendo il margine di errore o di variabilità.
• Gestione della complessità: Le tecniche bayesiane gestiscono relazioni non lineari complesse in modo più efficace rispetto ai modelli di regressione tradizionali. Questa sofisticazione è molto utile per cogliere le sfumature delle moderne campagne mediatiche multicanale.

Tuttavia, queste funzioni avanzate richiedono il rispetto di una serie di requisiti tecnici e aziendali. Di seguito è riportato l'elenco:

Requisiti tecnici:

1. Infrastruttura dati robusta: Un'infrastruttura scalabile è essenziale per gestire grandi insiemi di dati, come la spesa per i media, le metriche di performance e i fattori esterni. Una Customer Data Platform (CDP) può centralizzare i dati, migliorando l'integrazione e la scalabilità per i MMM.
2. Dati storici: I dati devono essere raccolti settimanalmente per almeno due anni o mensilmente per cinque anni per cogliere le tendenze e la stagionalità. Il set di dati dovrebbe avere almeno il triplo dei punti dati rispetto ai parametri per evitare l'overfitting. Inoltre, la quota di budget di ciascun canale dovrebbe essere compresa tra il 2-3% per garantire un impatto e una variabilità significativi per un'analisi accurata.
3. Integrazione multi-fonte: Integrare i dati delle vendite, dei fornitori di marketing e dei fattori esterni (ad esempio, gli indicatori economici) per creare un set di dati unificato. Questo migliora l'accuratezza del MMM, cogliendo la relazione tra gli sforzi interni e le condizioni esterne.
4. Strumenti di visualizzazione e comunicazione dei dati: Per rendere i risultati del MMM bayesiano accessibili agli stakeholder non tecnici, utilizzare strumenti di visualizzazione come Tableau o Power BI. Questi strumenti aiutano a tradurre dati complessi in approfondimenti praticabili, facilitando un migliore processo decisionale.

Requisiti aziendali

1. Comprensione da parte dell'azienda: L'alta direzione deve comprendere, sostenere e allinearsi con gli obiettivi e l'impatto del MMM. Il coinvolgimento attivo del CMO garantisce l'allineamento delle strategie di marketing con le intuizioni del modello e l'allocazione delle risorse.
2. Team esperto e dedicato: Un team interfunzionale è fondamentale:
   • Scienziato dei dati: Esperienza nella modellazione bayesiana e nell'apprendimento automatico.
   • Specialista di marketing: Conoscenza approfondita dei canali di marketing, del comportamento dei clienti e delle metriche delle campagne.
   • Ingegnere dei dati: Abile nel costruire pipeline di dati e nel garantire l'integrità dei dati.
3. Investimento finanziario: Il MMM richiede un budget per l'acquisizione dei dati e per i talenti qualificati.
4. Impegno all'azione: Le intuizioni devono guidare i cambiamenti della strategia. Il team deve anche condurre dei test (ad esempio, A/B test) per convalidare le previsioni del modello e valutare l'impatto.
5. Manutenzione e revisione del modello: Aggiornamenti regolari e revisioni trimestrali assicurano che il modello sia sempre attuale e rifletta i cambiamenti del mercato, guidando un processo decisionale efficace.

Dato che i MMM possono essere un impegno significativo e che non tutte le organizzazioni hanno la capacità di soddisfare tutti i requisiti, abbiamo elencato approcci alternativi da considerare:

1. Modelli di regressione tradizionali: I modelli più semplici si concentrano sulla relazione tra la spesa di marketing e i risultati, offrendo spunti utili senza catturare le interazioni complesse con i media.
2. Analisi delle serie temporali: Efficace per identificare le tendenze stagionali, ma limitata nel catturare le interazioni cross-canale, il che influisce sulla sua capacità di fornire una visione completa dell'impatto del marketing.
3. Modellazione di attribuzione: Misura il contributo di ciascun canale, ma si concentra sugli effetti a breve termine, trascurando l'impatto a lungo termine sulla costruzione del marchio.
4. Test di incrementalità e test A/B: I test di incrementalità misurano l'impatto aggiuntivo delle attività di marketing. Metodi come i test A/B e i geo-esperimenti aiutano a determinare il vero valore delle campagne, ma richiedono ambienti controllati e una netta separazione dei gruppi. Per scalare su diversi media mix a causa di vincoli pratici.
5. Analisi del ROI semplificata: Confronta direttamente i costi con le vendite o i lead attribuibili, ma semplifica eccessivamente le interazioni tra i canali e ignora i rendimenti decrescenti o le sinergie.

In conclusione, il MMM bayesiano può migliorare significativamente il processo decisionale di marketing grazie a (I) una maggiore precisione nell'efficacia dei canali e nell'allocazione delle risorse, (ii) intuizioni dinamiche che si evolvono con i nuovi dati e (iii) raccomandazioni attuabili guidate da modelli statistici robusti. Data la complessità del modello, l'implementazione richiede investimenti tecnici e impegno organizzativo. Per coloro che non sono in grado di soddisfare questi requisiti, approcci più semplici come i tradizionali modelli di regressione o di attribuzione possono ancora offrire preziose informazioni. In definitiva, la chiave è abbandonare l'intuizione per passare a un processo decisionale basato sui dati, sia attraverso il MMM bayesiano che con metodi più accessibili.