Маркетологам всегда не хватает информации, которая лежит в основе принятия решений об инвестициях. Это данные для измерения эффективности рекламных каналов, маркетинговых мероприятий, медиа-микса.

Управление маркетингом, ориентированное на рентабельность инвестиций, становится критически важным. От этого зависит конкурентоспособность компании.

• Какой объем медиа веса кампании достаточен?
• Какой носитель наиболее эффективен? В онлайн или оффлайн?
• Лучше стремиться к достижению охвата или частоты?
• Когда использовать флайты или постоянный вес в медиапланировании?
• Когда «изнашивается реклама» (wear-out) и теряется ее запоминаемость?

Достижения KPI для каждого канала оценивается с учетом следующих факторов:

• прибыль
• сезонность
• география
• конкуренты

Достижения KPI для каждого канала оценивается с учетом следующих факторов:

• прибыль
• сезонность
• география
• конкуренты

Математика MMM модели строится на цифрах объема продаж в качестве зависимой переменной и маркетинговых активностях в качестве независимых переменных.
В алгоритме учитывается база (base) и добавочный (incremental) объем продаж.

Внутренние элементы:

• структура и тип рекламных каналов
• нестандартные активности
• промо активности и купоны
• изменение цены
• дистрибуция
• запуски продуктов

Внешние элементы:

• конкурентная активность
• данных синдикативных измерителей (знание/потребление/лояльность к бренду)
• экономические индикаторы
• сезонность и другие

ва

• Многопараметрическая линейная регрессия
• Линейное и нелинейное влияние предикторов
• Базовый и добавочный уровень продаж
• Детализация сбора данных
• Смешанные модели

MMM модель в первую очередь нацелена на расчет коэффициента возврата инвестиций (ROI).

Наш подход основан на современной математике и программировании, при этом адаптирован к конкретному рынку, бренду и бизнес-задачам.

Исходная МММ модель не была оптимизирована под определенные этапы жизненного цикла клиента, что затрудняло планирование тактических кампаний.

Необходимы были конкретные показатели, как именно клиент движется по воронке продаж. Кроме того, модель была недостаточно детальной. По ней нельзя было определить драйверы роста знания о бренде, рассмотрения покупки и конверсии в клиента.

Для решения проблемы компания Estée Lauder создала уточненную маркетинг микс модель для каждой стадии жизненного цикла клиента:

ToyCo хотела начать оптимизировать свою маркетинговую стратегию на локальных рынках.

Включив локальные данные, компания создала «смешанную модель» с фиксированными (общие факторы) и плавающими (локальные) коэффициентами.

То есть учитывался и федеральный эффект от рекламы, и изменения в конкретных точках продаж.

Модель ToyCo может быть детализирована до одного магазина или почтового индекса, если у компании есть данные достаточной гранулярности о продажах и маркетинге.

За последние 20 лет многие крупные FMCG компании приняли МММ на вооружение. Многие компании из списка Fortune 500, такие как P&G, AT&T, Kraft, Coca-Cola и Pepsi, сделали MMM неотъемлемой частью своего маркетингового планирования.

Модели маркетингового микса быстро распространились на отрасли розничной торговли и фармацевтики благодаря доступности данных в этих отраслях.

Имеет смысл строить такие модели везде, где есть данные. Во многих отраслях данные собираются с помощью CRM, ERP систем. Например, широко используются подобные модели таких отраслях, как телекоммуникации, финансовые услуги, автомобилестроение и гостиничный бизнес.

Использует ли данные методы ваша компания – это вопрос лишь времени.