Marketing Mix Modellezés

Rengeteg adat és rengeteg lehetőség… nem könnyű kiigazodni ma a marketingben. Az adatparadicsom és a marketing eszközök széles kínálatával pont a ló túloldalára estünk át és sokszor a bőség zavarával kell megküzdenünk. Borzasztó nehéz lényeglátást gyakorolni és azzal foglalkozni, ami valóban megéri. Minden nap új marketing megoldás, módszertan és felület jelenik meg, közben pedig riogatnak azzal, hogy érkezik a cookie mentes világ, így nem tudunk majd az eddigi adatainkra támaszkodni és riogatnak azzal is, hogy a mesterséges intelligencia miatt a marketing szakma úgy átalakul, hogy mai szemmel már fel sem lehet ismerni.

Azonban léteznek olyan eszközök, amelyek segítik a lényeglátást, és itt jön képbe a Marketing Mix Modellezés, vagy röviden MMM! Ebben a cikkben megvitatjuk az MMM használatának előnyeit a marketingben, és erre már bevált gyakorlatokat és példákat mutatunk, végül pedig az egész szakmai kihívásairól is ejtünk pár szót.

Mi az a Marketing Mix Modellezés?

A Marketing Mix Modellezés (MMM) egy olyan technika, amely segíti számszerűsíteni azt, hogy a marketing erőfeszítések milyen hatást gyakorolnak az értékesítésre, a piaci részesedésre vagy más fő üzleti célra. Az MMM statisztikára épül, amelynek során az értékesítési és marketingtevékenységek múltbéli adatai felhasználhatók úgy, hogy abból jövőbeli marketingforgatókönyveket jelezzünk előre.

Az MMM használatával értékes betekintést nyerhetünk marketingmixük hatékonyságába, és adat-vezérelt döntéseket hozhatunk marketingkampányaink javítására és ROI (vagy ROAS) optimalizálására.

“Röviden az MMM: feltérképez, ezáltal optimalizál, ezáltal hatékonyságot növel”

Milyen területeken segít az MMM?

• Értékesítési csatorna
• Értékesítési csatorna
• Marketing kommunikáció
• Termékfejlesztés (fogyasztói igények)

Kinek lehet hasznos az MMM?

Elsődlegesen:

1. Marketing vezetőknek
2. Márkamenedzsreknek
3. Ügyvezetőknek

Másodlagosan:

1. Értékesítési vezetőknek
2. Pénzügyi vezetőknek

Miért előnyös az MMM?

• Nem kell sok idő az elvégzéséhez
• Nem olyan költséges a kivitelezése
• Online és offline megszerzett adatokon egyaránt működik
• Nem feltétlenül kell sok adat hozzá
• Ideális a “cookie mentes világhoz”
• Ideális a “GDPR szabályozott világhoz”

Az MMM megértése a marketingben

Az MMM segíthet a marketing és üzleti szakembereknek adat-vezérelt döntések meghozatalában és marketingtevékenységeik optimalizálásában azáltal, hogy két kulcskérdésre ad választ:

1. Mekkora lenne az értékesítés a marketingtevékenységem nélkül?
2. Mi az optimális marketing mix, amely maximalizálja a jelenlegi értékesítési teljesítményt?

Az MMM egy kvantitatív elemzési módszer, amely főleg regressziós modellezést használ az értékesítés és a különféle marketingváltozók, például a hirdetések, az ár, a disztribúció, vagy egyéb külső tényezők (pl. szezonalitás, versenytársak, gazdasági körülmények) közötti kapcsolat mérésére.

Az MMM két típusra osztható: márkaszintű (aggregált) és ügyfélszintű (diszaggregált).

A márkaszintű MMM magas szintű összesített adatokat használ, például a teljes értékesítést és a teljes médiaköltést, hogy segítségével megbecsüljük a marketing értékesítésre gyakorolt általános hatását. Az márkaszintű MMM hasznos a stratégiai tervezéshez és a költségvetés felosztásához, de nem ragadja meg alacsonyabb szinten az ügyfelek viselkedésének és preferenciáinak árnyalatait.

Az ügyfélszintű MMM részletes adatokat használ, és teszi ezt sokkal mélyebb szinten. Ennek segítségével megbecsülhetjük a marketingnek az értékesítésre gyakorolt hatását a különböző ügyfélszegmensekre, termékekre vagy régiókra vonatkozóan. Az ügyfélszintű MMM hasznos a taktikai optimalizáláshoz és az ügyfélcélzáshoz, de több adatot és számítási teljesítményt igényel, mint az márkaszintű MMM.

Azzal, hogy márkaszintű és ügyfélszintű modellezést végzünk, meg lehet becsülni, hogy az értékesítés hogyan teljesítene a jelenlegi marketingtevékenység nélkül és hogy a marketing mixnek mi az optimális stratégiai és taktikai beállítása:

• Mi az optimális működése az egyes kommunikációs (és promóciós) eszközöknek?
  (súlyozás, időzítés, célzás stb.)
  
• Mi az optimális árazása a termékeknek vagy szolgáltatásoknak?
  (alul, felül vagy jól árazott)
  
• Mi az optimális elosztása (teljesítménye) az egyes értékesítési csatornáknak?
  (online és offline csatornák is)
  
• Mi az optimális termékportfólió és beállítás?
  (kiszerelés, dizájn, garanciák stb.)
  

Az MMM előnyei a marketingben

Az MMM számos előnnyel jár, ha szeretnénk a marketingteljesítményünket és a megtérülésünket javítani, fejleszteni. Néhány ilyen előny:

Fejlett ügyfélcélzás

Az MMM segíthet jobban megérteni ügyfeleinket/vásárlóinkat, jellemzőik és viselkedésük alapján különböző csoportokba szegmentálni őket, ami aztán lehetővé teszi, hogy személyre szabott marketingüzenetekkel hatékonyabban célozzunk. Az MMM segítségével például be tudjuk azonosítani, hogy mely ügyfélszegmensek milyen médiacsatornákra vagy promóciós ajánlatokra reagálnak jobban, és ennek megfelelően adat-vezérelt javaslatokat tehetünk a marketingmix módosítására.
Grandvision példa az egyes Fb szegmensek hatékonyságában

Fejlett ügyfélmegtartás

Az MMM segíthet az ügyfeleink/vásárlóink igényeinek és preferenciáinak megértésében és előrejelzésében, valamint olyan hűségprogramok kidolgozásában, amelyek megnövelik a hosszútávú ügyfélértéket (Customer Lifetime Value). Az MMM segítségével például felmérhetjük a hűségprogramok hatását az ügyfelek megtartására és az élettartamra vetített értékre, valamint adat-vezérelt javaslatokat tehetünk, hogy optimalizáljuk hűségjutalmaikat és ösztönzőiket.
Például egy MOL esetében megvizsgálni, hogy a hűségprogramjukban szereplő ügyfeleik száma és összegyűjtött hűségpontjaik, hogyan járulnak hozzá a bevételeikhez

Fejlett megtérülés (ROI/ROAS)

Az MMM segíthet azokra a marketing folyamatokra is megtérülést vetíteni, amelyek alap esetben nem mérhetők. Az MMM segítségével többek között például kiszámolhatjuk, hogy mekkora a megtérülése egy TV kampánynak, egy vásárláshelyi promóciónak vagy az online kommunikációnak a fizikai értékesítésre. Az MMM használatával így adat-vezérelt javaslatokat tehetünk, hogy hatékonyabban és eredményesebben osszuk el marketing erőforrásaikat.

Egyéb előnyök

• A márkaismertség és a márkamegítélés fokozása
• Versenyelőny javítása
• Az innovációs és a kísérletezési célú projektek támogatása
• Elszámoltathatóság és átláthatóság biztosítása

Bevált gyakorlatok az MMM használatához a marketingben

Az MMM egy hatékony eszköz a marketingoptimalizáláshoz, de alapos tervezést és végrehajtást igényel a megbízhatóság biztosítása érdekében. Íme néhány bevált gyakorlat, amelyet szem előtt kell tartanunk, ahhoz, hogy modellezést készítsünk marketing mixünkhöz:

Adatok gyűjtése és tisztítása

Az adatok minden MMM-projekt alapját képezik, és elengedhetetlen az adatok gyűjtése és tisztítása az elemzések futtatása előtt. A vállalkozásoknak adatokat kell gyűjteniük az értékesítési és marketingtevékenységekről, valamint az értékesítési teljesítményt befolyásoló külső tényezőkről, például a szezonalitásról, a versenyről, a gazdaságosságról stb. az adatok konzisztenciája és összehangolása a különböző forrásokban.

• Adatok elérhetősége és minősége: Az MMM eszköznek képesnek kell lennie a modellezni kívánt vállalkozás által elérhető adatforrások és formátumok kezelésére, és ellenőriznie kell, hogy az adatok pontosak, teljesek és konzisztensek legyenek.
• Az adatok biztonságos tárolása: Mivel a mai jogi környezetben rengeteg adatbiztonsággal kapcsolatos feltételnek kell megfelelni, így egy MMM eszköznek képesnek kell lennie az adatokat GDPR

Modellezés

Marketing Mix Modellezés technikai értelmezése során legtöbb esetben egy ún. több változós lineáris regressziós modellezésről beszélünk, amellyel a begyűjtött adatok között összefüggéseket tudunk találni, így ez magának az adatok értelmezésének az alapját fogja képezi. Az elemzés legjobb, ha idősoron készül legtöbbször havi bontásban, de lehetséges a heti vagy napi bontás is.

• Modell összetettsége és rugalmassága:Az MMM eszköznek képesnek kell lennie a marketingkörnyezet komplexitásának és dinamikájának megragadására, és lehetővé kell tennie a modell paramétereinek és feltételezéseinek testreszabását és módosítását.

Az eredmények értelmezése

Miután az MMM elemzés elkészült, az eredményeket óvatosan és kritikusan kell értelmeznünk. Nem szabad vakon elfogadnunk az eredményt, hanem inkább megkérdőjeleznünk kell a modell feltételezéseinek, paramétereinek és kimeneteinek érvényességét és megbízhatóságát. Össze kell hasonlítaniuk az eredményeket más információforrásokkal, például piackutatással, vásárlói visszajelzésekkel vagy iparági benchmarkokkal, és meg kell keresniük az esetleges eltéréseket vagy anomáliákat.

• Az eredmények áttekinthetősége és használhatósága:Az MMM-eszköznek képesnek kell lennie világos és használható betekintést és ajánlásokat nyújtani, és lehetővé kell tennie az eredmények egyszerű megjelenítését és kommunikációját.

A Fourfourlab MMM eszközén belül az adatokat minden hatályos és érvényes adatvédelmi irányelveknek megfelelően kezeljük és tároljuk és kiemelten figyelünk ügyfeleink biztonságára és egyedi kéréseire. A modellezéshez saját erőforrásainkon és tapasztalatainkon felül objektív külső támogatást is igénybe veszünk. Eredményeink értelmezéséhez 45+ éves marketing és kommunikációs tapasztalatunkat és saját fejlesztésű felületünket használjuk.

Az MMM kihívásai és korlátai a marketingben

Mint ahogyan semmi, az MMM sem a tökéletes és egyetlen megoldás a marketingoptimalizálásra, és megvannak a maga kihívásai és korlátai. Ezek közül néhány a következő:

• Adatproblémák:Ha az adatok szűkösek, hiányosak vagy pontatlanok, akkor az befolyásolhatja az MMM-elemzés minőségét és megbízhatóságát. Előfordulhat például, hogy egyes marketingváltozók vagy külső tényezők adatai nem állnak rendelkezésre, vagy nem kellő bontásban érhetők el.
• Modellproblémák:A modell gyakran összetett, merev vagy torzított, ami befolyásolhatja az MMM-elemzés érvényességét és pontosságát. Például előfordulhat, hogy a modell nem rögzíti az összes releváns tényezőt vagy interakciót, amely befolyásolja az értékesítési teljesítményt, vagy a modell irreális vagy elavult feltételezéseken vagy paramétereken alapul.
• Kimeneti problémák:A kimenet gyakran kétértelmű, következetlen vagy félrevezető, ami befolyásolhatja az MMM-elemzés használhatóságát és alkalmazhatóságát. Előfordulhat például, hogy a kimenet nem nyújt világos vagy megvalósítható betekintést vagy ajánlásokat, vagy a kimenet a különböző forgatókönyvektől vagy bemenetektől függően változhat.

Ezek a kihívások azonban leküzdhetőek a megfelelő MMM-eszköz és csapat kiválasztásával!

Következtetés

Az MMM egy hatékony eszköz a marketingoptimalizáláshoz, amely segíthet mérni és javítani marketingteljesítményünket és megtérülésünket (ROI, ROAS). Az MMM használatával értékes betekintést nyerhetünk marketingmixük hatékonyságába, optimalizálhatjuk marketingkampányainkat egyes csatornáinkon, javíthatjuk az ügyfélcélzási és -megtartási arányokat, valamint márkánk ismertségét vagy megítélését is.

Az MMM azonban nem mentes a kihívásoktól és korlátoktól, így tisztában kell lennünk azokkal az adatminőségi problémákkal, amelyek befolyásolhatják elemzési eredményeinket. Emellett kritikusnak kell lennünk a modell feltevéseivel kapcsolatban, amelyek torzíthatják elemzés kimenetét.

Az MMM ugyan lehet egy egyszeri projekt, de a valódi és visszakövethető eredmény érdekében folyamatos ellenőrzést és frissítést igényel, hogy gyakrabban értékelhessük a modellünk teljesítményét. Megbízhatóságát akkor tudjuk teljesen visszaigazolni, ha folyamatosan tesztelhetjük az MMM által alkotott marketingforgatókönyvek értékesítési eredményekre gyakorolt hatását.