MMM Vereisten en wanneer andere opties zoeken?

Bayesiaanse MMM: Vereisten en alternatieven

Het begrijpen van de impact van media-investeringen op bedrijfsprestaties, zoals verkoop, klantenwerving en merkwaarde, is al lange tijd een uitdaging voor CMO's. MMM is een populaire methode geworden voor het toewijzen van marketingmiddelen. Media Mix Modeling (MMM) is een populaire methode geworden voor het toewijzen van marketingmiddelen en Bayesiaanse MMM, een meer geavanceerde aanpak, onderscheidt zich door zijn precisie en vermogen om met onzekerheid om te gaan. Het implementeren van Bayesiaanse MMM vereist echter zowel technische als zakelijke vaardigheden.

Wat is mediamixmodellering?

MMM is een analysetechniek die op regressie gebaseerde methoden gebruikt om te beoordelen hoe verschillende marketingactiviteiten bedrijfsresultaten beïnvloeden. Door de effecten van elke marketinginput (bijv. TV, digitaal, sociale media, promoties) te isoleren, helpt MMM organisaties om data beslissingen te nemen. Bayesiaanse MMM verbetert deze aanpak verder door eerdere kennis te integreren en voorspellingen bij te werken als er nieuwe data beschikbaar komen.

Waarom kiezen voor Bayesiaanse mediamixmodellering?

Het toepassen van een Bayesiaanse benadering verbetert de inzichten die traditionele MMM kan verschaffen. Hier volgen enkele belangrijke voordelen:

• Rol van voorkennis: Bayesiaanse modellen stellen marketeers in staat om voorkennis te introduceren (bijv. inzichten uit eerdere campagnes of benchmarks uit de branche). Deze functie is vooral voordelig wanneer data schaars zijn, maar er behoefte is aan een solide uitgangspunt.
• Dynamische updates: Bayesiaanse modellen kunnen voortdurend nieuwe data assimileren, waardoor het model relevant blijft en zijn voorspellingen in de loop van de tijd verbetert.
• Onzekerheid beheren: Bayesiaanse statistieken kwantificeren van nature de onzekerheid in de uitvoer van het model. Dit helpt bedrijven om met meer vertrouwen beslissingen te nemen en inzicht te krijgen in de foutmarge of variabiliteit.
• Omgaan met complexiteit: Bayesiaanse technieken verwerken complexe niet-lineaire relaties effectiever dan traditionele regressiemodellen. Deze verfijning is zeer nuttig voor het vastleggen van de nuances van moderne, multichannel mediacampagnes.

Voor deze geavanceerde functies moet echter worden voldaan aan een reeks technische en zakelijke vereisten. Hieronder vind je de lijst:

Technische vereisten:

1. Robuuste Data : Een schaalbare infrastructuur is essentieel voor het beheren van grote datasets, zoals mediabestedingen, prestatiecijfers en externe factoren. Een Customer Data Platform (CDP) kan data centraliseren, wat de integratie en schaalbaarheid voor MMM verbetert.
2. Historische Data: Data moeten minstens twee jaar lang wekelijks of vijf jaar lang maandelijks worden verzameld om trends en seizoensinvloeden vast te leggen. De dataset moet minstens 3x meer data dan parameters hebben om overfitting te voorkomen. Bovendien moet het budgetaandeel van elk kanaal tussen 2-3% liggen om een significante impact en variabiliteit te garanderen voor een nauwkeurige analyse.
3. Integratie van meerdere bronnen: Integreer data van verkoop, marketingleveranciers en externe factoren (bijv. economische indicatoren) om een uniforme dataset te creëren. Dit verbetert de nauwkeurigheid van de MMM door de relatie tussen interne inspanningen en externe omstandigheden vast te leggen.
4. Tools voorData en -communicatie: Gebruik visualisatietools zoals Tableau of Power BI om Bayesiaanse MMM-resultaten toegankelijk te maken voor niet-technische belanghebbenden. Deze tools helpen bij het vertalen van complexe data naar bruikbare inzichten, waardoor betere besluitvorming mogelijk wordt.

Zakelijke vereisten

1. Buy-In: Het senior management moet de MMM doelen en impact begrijpen, ondersteunen en zich er achter scharen. De actieve betrokkenheid van een CMO zorgt ervoor dat marketingstrategieën worden afgestemd op de inzichten van het model en dat middelen worden toegewezen.
2. Toegewijd, deskundig team: Een multifunctioneel team is van cruciaal belang:
   • Data : Expertise in Bayesiaanse modellering en machine learning.
   • Marketingspecialist: Diepgaande kennis van marketingkanalen, klantgedrag en campagnemetrics.
   • Data Engineer: Vaardig in het bouwen van data pipelines en het waarborgen van data .
3. Financiële investering: MMM vereist budget voor data en deskundig talent.
4. Commitment tot actie: Inzichten moeten leiden tot strategiewijzigingen. Het team moet ook tests uitvoeren (bijv. A/B-testen) om modelvoorspellingen te valideren en de impact te beoordelen.
5. Modelonderhoud en -evaluatie: Regelmatige updates en kwartaalevaluaties zorgen ervoor dat het model relevant blijft en veranderingen in de markt weerspiegelt, waardoor effectieve besluitvorming wordt geleid.

Aangezien MMM's een aanzienlijke onderneming kunnen zijn en niet elke organisatie de capaciteit heeft om aan alle eisen te voldoen, hebben we alternatieve benaderingen opgesomd die kunnen worden overwogen:

1. Traditionele regressiemodellen: Eenvoudiger modellen richten zich op de relatie tussen marketinguitgaven en resultaten en bieden nuttige inzichten zonder complexe media-interacties vast te leggen.
2. Tijdreeksanalyse: Effectief voor het identificeren van seizoensgebonden trends, maar beperkt in het vastleggen van cross-channel interacties, wat het vermogen om een volledig beeld te geven van de impact van marketing beïnvloedt.
3. Attributiemodellering: Meet de bijdrage van elk kanaal, maar richt zich op kortetermijneffecten en verwaarloost de langetermijnimpact voor merkopbouw.
4. Incrementaliteitstests en A/B-tests: Incrementaliteitstesten meten de extra impact van marketingactiviteiten. Methoden zoals A/B-tests en geo-experimenten helpen bij het bepalen van de werkelijke waarde van campagnes, maar vereisen gecontroleerde omgevingen en een duidelijke scheiding tussen groepen. Om te kunnen schalen over verschillende mediamixen vanwege praktische beperkingen.
5. Vereenvoudigde ROI-analyse: Vergelijkt kosten direct met toerekenbare verkopen of leads, maar oversimplificeert kanaalinteracties en negeert afnemende opbrengsten of synergieën.

De conclusie is dat Bayesiaanse MMM de besluitvorming over marketing aanzienlijk kan verbeteren door (I) grotere nauwkeurigheid in kanaaleffectiviteit en toewijzing van middelen, (ii) dynamische inzichten die zich ontwikkelen met nieuwe data en (iii) uitvoerbare aanbevelingen op basis van robuuste statistische modellen. Gezien de complexiteit van het model vereist de implementatie een technische investering en organisatorische betrokkenheid. Voor degenen die niet aan deze eisen kunnen voldoen, kunnen eenvoudiger benaderingen zoals traditionele regressiemodellen of attributiemodellen nog steeds waardevolle inzichten bieden. Uiteindelijk komt het erop aan om af te stappen van intuïtie en over te stappen op data besluitvorming, hetzij via Bayesiaanse MMM of meer toegankelijke methoden.