Passe da análise do desempenho do seu mix de mídia até a tomada de decisões para suas próximas alocações orçamentárias.
O que é modelagem de mix de marketing?
Modelagem de mix de marketing é uma técnica de modelagem matemática que ajuda as empresas a quantificar o impacto de vários componentes de seu mix de marketing (por exemplo, publicidade, promoções, preços, etc.) nas vendas ou outros indicadores-chave de desempenho.
O objetivo é identificar quais táticas são mais eficazes e como os orçamentos podem ser realocados para maximizar o retorno do investimento.
Na prática, o conjunto de dados de um modelo de Marketing Mix é composto por uma variável dependente (por exemplo, receita) e diversas variáveis independentes (seus canais de marketing, fatores exógenos, etc.).
Quais são os benefícios da modelagem do mix de marketing?
O MMM é essencial por vários motivos:
Otimização do orçamento: Ajuda as empresas a determinar onde devem investir os seus recursos para obter o melhor retorno.
Medindo a eficácia: O MMM avalia a eficácia de cada elemento do mix de marketing, permitindo que as empresas entendam quais táticas funcionam melhor.
Previsão: Usando dados históricos, o MMM pode ser usado para prever como mudanças futuras no mix de marketing poderiam afetar as vendas.
Sem cookies: As metodologias tradicionais de atribuição estão a ser desafiadas por restrições tecnológicas e legais que afetam a utilização de dados pessoais. O identificador único associado aos indivíduos (cookie, ID do CRM, endereço de e-mail) sempre foi fundamental para conciliar a jornada do cliente e medir a lucratividade de uma ferramenta de marketing. A modelagem do mix de marketing não requer dados pessoais para funcionar e é, portanto, uma opção mais resiliente. Além disso, os dados relacionados com campanhas de marketing são muito mais acessíveis hoje do que no passado, tanto em termos de velocidade como de granularidade. Esta nova situação permite que os modelos MMM funcionem em dimensões de tempo muito mais curtas do que no passado.
Quais são os principais componentes do mix de marketing analisados no MMM?
Quando se trata de analisar a eficácia do mix de marketing usando o MMM, estes são os componentes comumente examinados:
Receita: medida geral das vendas, muitas vezes o principal indicador de desempenho.
Leads: Pessoas ou empresas potencialmente interessadas no seu produto ou serviço, um indicador precoce do desempenho de vendas.
Vendas: Número de transações ou volume de produtos/serviços vendidos.
Canais de marketing pago:
Online: como publicidade paga em mecanismos de pesquisa (PPC), publicidade em mídias sociais e marketing de exibição.
Off-line: como publicidade na televisão, rádio, outdoors e revistas.
Canais de marketing gratuitos: como SEO, marketing por e-mail e boca a boca.
Catálogo de produtos: Variedade e tipos de produtos disponíveis, bem como adição ou retirada de produtos.
Mudança de preço: como as mudanças de preço influenciam a demanda e as vendas.
Novas ofertas: Lançamento de novos produtos ou serviços e seu impacto no mix global.
Promoções: ofertas especiais, descontos ou incentivos para estimular as vendas.
Sazonalidade: como as variações sazonais (como feriados ou estações climáticas) influenciam as vendas.
Conscientização da marca: O reconhecimento da marca e a percepção positiva podem influenciar as vendas.
Fatores exógenos: Todos os outros elementos externos que podem influenciar as vendas, tais como tendências económicas, ações dos concorrentes ou eventos mundiais.
Utilizando o MMM, as empresas podem analisar o impacto relativo de cada um destes componentes no seu desempenho global, permitindo-lhes ajustar e otimizar a sua estratégia de marketing em conformidade.
Como o MMM é implementado?
A implementação do MMM geralmente ocorre em várias etapas:
Coleta de dados: Colete dados sobre vendas, despesas de marketing e outros fatores externos que possam influenciar as vendas (por exemplo, sazonalidade, concorrência, economia).
Modelagem: utiliza técnicas estatísticas para desenvolver um modelo que descreve como vários elementos do mix de marketing afetam as vendas ou outros indicadores-chave.
Validação: teste o modelo em um conjunto de dados diferente para verificar sua precisão.
Interpretação: Analise os resultados para determinar quais elementos do mix de marketing têm maior impacto nas vendas.
Otimização: Com base nos resultados, ajuste sua estratégia de marketing para maximizar o retorno do investimento.
Quais são os desafios do MMM?
Para garantir a confiabilidade e precisão da Modelagem do Mix de Marketing, é recomendado respeitar uma proporção de 1 variável independente (ou preditor) para cada 10 observações (ou pontos de dados) em seu conjunto de dados.
Isto tem implicações práticas importantes para a concepção e análise dos seus modelos estatísticos:
Implicações práticas
Tamanho da amostra: se você planeja analisar o impacto de vários canais de marketing (digamos 10) nas vendas, precisará de pelo menos 100 pontos de dados (10 canais * 10 observações por canal) para construir um modelo robusto. Este requisito ajuda a garantir que seu modelo tenha dados suficientes para aprender as relações entre as variáveis independentes e a variável dependente sem ajuste excessivo.
Seleção de Variáveis: Ao planejar seu modelo, você deve avaliar o número de observações disponíveis e determinar quantas variáveis independentes você pode razoavelmente incluir. Se tiver um conjunto de dados relativamente pequeno, poderá ser necessário limitar o número de variáveis para respeitar a proporção recomendada.
Qualidade e robustez das estimativas: Respeitar esta proporção ajuda a garantir que as estimativas dos coeficientes do seu modelo sejam confiáveis e robustas. Isso significa que é mais provável que as previsões feitas pelo modelo reflitam relacionamentos verdadeiros, em vez de artefatos dos dados usados para treinamento.
Gerenciando dados de alta dimensão: em cenários onde muitas variáveis independentes estão disponíveis ou são desejadas, este princípio incentiva você a usar a redução de dimensionalidade (por exemplo, agrupamento) ou métodos de seleção de variáveis para focar seu modelo nos preditores mais significativos, mantendo uma proporção saudável e. evitando a supercomplexidade.
Por que esta recomendação é importante:
Reduzindo o risco de overfitting: O overfitting ocorre quando o modelo ajusta muito os dados de treinamento, capturando ruído estatístico em vez das relações subjacentes reais. Ter observações suficientes em relação ao número de variáveis independentes ajuda a minimizar esse risco, pois o modelo pode generalizar melhor a partir dos dados observados.
Melhorar a estabilidade das estimativas: Quanto mais observações por variável, mais estáveis são as estimativas dos coeficientes do modelo. Isto significa que as previsões do modelo são menos suscetíveis a variações aleatórias nos dados, levando a uma melhor fiabilidade e precisão.
Aumento do poder estatístico: O poder estatístico é a capacidade de um teste estatístico de detectar um efeito real quando ele existe. Uma elevada proporção de observações por variável aumenta o poder estatístico do modelo, permitindo detectar relações significativas entre as variáveis independentes e a variável dependente.
Validação e verificação cruzada: Um número suficiente de observações permite a implementação de técnicas de validação, como a validação cruzada, que é crucial para avaliar o desempenho do modelo em dados não vistos. Isto ajuda a garantir que o modelo funcione bem na prática, e não apenas na teoria.
Incerteza de previsão reduzida: com mais dados por variável, a incerteza ou o intervalo de confiança em torno das estimativas e previsões dos parâmetros é reduzido, levando a decisões mais informadas e precisas com base nos resultados do modelo.
Como o MMM se compara a outras técnicas de análise de marketing?
Existem outras técnicas, como a atribuição multitoque, que analisa pontos de contato específicos na jornada do cliente.
Enquanto o MMM se concentra no impacto geral dos diferentes elementos do mix de marketing, a atribuição multitoque se concentra nas interações individuais. As duas técnicas podem ser complementares dependendo da necessidade da empresa.
Entenda a diferença entre correlação e causalidade:
Correlação: Uma correlação entre duas variáveis significa que elas tendem a mudar juntas, mas isso não significa necessariamente que uma cause a outra. Se A e B estão correlacionados, quando A aumenta, B também pode aumentar (correlação positiva) ou diminuir (correlação negativa). Mas isto não prova que A cause esta mudança em B.
Causalidade: A causalidade implica uma relação de causa e efeito entre duas variáveis. Se A causa B, então uma mudança em A produzirá uma mudança específica em B.
Exemplo: Tomemos o consumo de sorvete e a venda de protetor solar.
Observação: Durante os meses de verão o consumo de sorvetes aumenta e as vendas de protetores solares também aumentam.
Correlação: Existe uma correlação positiva entre o consumo de sorvete e a venda de protetor solar durante o verão.
Causalidade: Porém, comprar sorvete não acarreta a compra de protetor solar. Eles não estão diretamente relacionados em termos de causa e efeito.
Explicação: A verdadeira causa desta correlação é uma variável oculta: a temperatura.
Durante o verão, faz calor. As pessoas querem se refrescar tomando sorvete e, devido ao aumento da exposição solar, também compram protetor solar para se protegerem.
A temperatura é, portanto, a causa subjacente dos dois aumentos observados.
Este exemplo mostra como é essencial distinguir entre correlação e causalidade, uma vez que a simples coexistência de dois fenómenos não significa que um seja a causa do outro.