Μέτρηση της απόδοσης μάρκετινγκ με μοντελοποίηση μίγματος μάρκετινγκ και δοκιμές επαυξήσεων

Κάθε καμπάνια μάρκετινγκ έχει έναν στόχο στο μυαλό της, το δύσκολο κομμάτι είναι να μετρήσετε εάν η καμπάνια πέτυχε τον στόχο της.

Όταν οι επωνυμίες μόδας ξεκινούν μια καμπάνια μάρκετινγκ έχουν γενικά έναν στόχο: να δημιουργήσουν αναγνωρισιμότητα επωνυμίας και τοποθέτησης σε μια συγκεκριμένη γεωγραφική περιοχή.

Ο τρόπος με τον οποίο η επωνυμία Fashion προσπαθεί να επιτύχει αυτόν τον στόχο είναι δημιουργώντας εκπληκτικές εικόνες που αντικατοπτρίζουν το σύνολο αξιών του πελάτη-στόχου τους. Ανάλογα με τον τύπο του ατόμου που θα μπορούσαν να προσπαθήσουν να προσεγγίσουν άτομα που πιστεύουν σε:

• Κατάσταση (πλούσιος, πολυτελής)
• Τάσεις της μόδας (μοντέρνα, fashionistas)
• Ανεξάρτητοι στοχαστές (πρωτοτυπία, διαμορφωτές τάσεων, πρώιμοι υιοθέτες)
• Άλλες μορφές κατανάλωσης

Εικόνα από https://www.facebook.com/seenoutdoor/

Το μείγμα μάρκετινγκ τα τελευταία χρόνια έχει γίνει πολυκαναλικό με την προσθήκη ψηφιακών καναλιών και άλλα σημεία επαφής στο μείγμα μάρκετινγκ

Παραδοσιακά & νέα κανάλια μάρκετινγκ μόδας

Παραδοσιακά κανάλια μάρκετινγκ

• Έντυπα περιοδικά όπως Vogue, Elle και εφημερίδες (NY Times, Le Figaro, Corriere della Sera)
• Υπαίθρια ή εκτός σπιτιού
• Οργανικό PR σε εφημερίδες και περιοδικά (συντακτικά χαρακτηριστικά)
• Τοποθέτηση προϊόντος, VIP δώρο
• Καταστήματα λιανικής πώλησης τούβλων και κονιάματος (σε δρόμους μόδας κύριων πόλεων όπως η Via Montenapoleone στο Μιλάνο, Ιταλία)

Νέα κανάλια μάρκετινγκ

• Ψηφιακή διαφήμιση σε μηχανές αναζήτησης και διαδικτυακά περιοδικά
• Social Media επί πληρωμή και οργανικά
• Κοινοτική διαχείριση και αναθεώρηση
• Ψηφιακά σημεία αφής στα καταστήματα
• Εξυπηρέτηση πελατών και διαδικτυακές συνομιλίες

Πώς λοιπόν μετράμε ποιο κανάλι φέρνει αποτελέσματα; Ποιο κανάλι είναι πιο αποτελεσματικό; Ποιο κανάλι οδηγεί τις πωλήσεις;

Η εισαγωγή της μοντελοποίησης μίγματος μάρκετινγκ

Προβλήματα Marketing Mix Modeling λύνει

Το Marketing Mix Modeling (MMM) είναι μια ισχυρή στατιστική τεχνική που βοηθά τους επαγγελματίες του μάρκετινγκ να κατανοήσουν τον αντίκτυπο των διαφόρων καναλιών μάρκετινγκ στις πωλήσεις ή σε άλλους βασικούς δείκτες απόδοσης (KPI). Αντιμετωπίζει πολλά βασικά προβλήματα:

1. Ποσοτικοποίηση του αντίκτυπου των καναλιών μάρκετινγκ:
   
   • Πρόκληση απόδοσης: Παραδοσιακά, είναι δύσκολο να προσδιοριστεί η ακριβής συμβολή κάθε καναλιού μάρκετινγκ στις πωλήσεις. Το MMM βοηθά στην εκχώρηση πίστωσης σε κάθε κανάλι με βάση την ανάλυση δεδομένων.
   • Μέτρηση της αποτελεσματικότητας των καμπανιών μάρκετινγκ: Αξιολογεί την αποτελεσματικότητα διαφορετικών καμπανιών μάρκετινγκ, όπως τηλεοπτικές διαφημίσεις, ψηφιακές καμπάνιες και προωθητικές ενέργειες, για να καθορίσει ποιες αποφέρουν τις υψηλότερες αποδόσεις.
2. Βελτιστοποίηση προϋπολογισμών μάρκετινγκ:
   
   • Κατανομή πόρων: Το MMM προσδιορίζει τα πιο αποτελεσματικά κανάλια μάρκετινγκ και βοηθά στην ανάλογη κατανομή των προϋπολογισμών.
   • Εντοπισμός Αναποτελεσματικότητας: Βοηθά στον εντοπισμό καναλιών ή καμπανιών με χαμηλή απόδοση που μπορεί να εξαντλούν πόρους χωρίς σημαντικές αποδόσεις.
3. Πρόβλεψη μελλοντικών πωλήσεων:
   
   • Πρόβλεψη τάσεων: Αναλύοντας ιστορικά δεδομένα, το MMM μπορεί να προβλέψει τις μελλοντικές τάσεις πωλήσεων με βάση διαφορετικά σενάρια μάρκετινγκ.
   • Σχεδιασμός Στρατηγικών Μάρκετινγκ: Αυτές οι πληροφορίες βοηθούν τους επαγγελματίες του μάρκετινγκ να σχεδιάσουν μελλοντικές στρατηγικές μάρκετινγκ και κατανομές προϋπολογισμού.
4. Μέτρηση του αντίκτυπου του μάρκετινγκ στην υγεία της επωνυμίας:
   
   • Κατανόηση της αντίληψης της επωνυμίας: Τα ΜΜΜ μπορούν να βοηθήσουν στην αξιολόγηση του τρόπου με τον οποίο οι προσπάθειες μάρκετινγκ επηρεάζουν την αντίληψη της επωνυμίας, την αφοσίωση των πελατών και την αξία της επωνυμίας.

Γιατί εφευρέθηκε;

Το MMM επινοήθηκε για να αντιμετωπίσει τους περιορισμούς των παραδοσιακών αναλύσεων μάρκετινγκ, οι οποίες συχνά βασίζονταν στη διαίσθηση και στα ανέκδοτα στοιχεία. Οι έμποροι χρειάζονταν μια πιο αυστηρή και βασισμένη στα δεδομένα προσέγγιση για:

• Μετρήστε την πραγματική απόδοση επένδυσης (ROI) των δραστηριοτήτων μάρκετινγκ.
• Λάβετε τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με την κατανομή του προϋπολογισμού και το μείγμα των μέσων ενημέρωσης.
• Βελτιστοποιήστε τις στρατηγικές μάρκετινγκ για μέγιστο αντίκτυπο.
• Κατανοήστε τις μακροπρόθεσμες επιπτώσεις των εκστρατειών μάρκετινγκ.

Με την ποσοτικοποίηση του αντίκτυπου των διαφόρων καναλιών μάρκετινγκ, το MMM παρέχει πολύτιμες πληροφορίες που επιτρέπουν στους επαγγελματίες του μάρκετινγκ να λαμβάνουν αποφάσεις βάσει δεδομένων και να βελτιώνουν τη συνολική απόδοση μάρκετινγκ.

Ποιος είναι ο ρόλος του AI στο Marketing Mix Modeling;

Η τεχνητή νοημοσύνη διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στην ενίσχυση των δυνατοτήτων και της αποτελεσματικότητας του Marketing Mix Modeling (MMM). Ακολουθεί μια ανάλυση των βασικών συνεισφορών του:

1. Επεξεργασία και Ανάλυση Δεδομένων:

• Καθαρισμός και προετοιμασία δεδομένων: Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αυτοματοποιήσουν την κουραστική εργασία του καθαρισμού και της μορφοποίησης δεδομένων από διάφορες πηγές, διασφαλίζοντας την ακρίβεια και τη συνέπεια των δεδομένων.
• Μηχανική Χαρακτηριστικών: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναγνωρίσει σχετικά χαρακτηριστικά και να δημιουργήσει νέα από υπάρχοντα δεδομένα, οδηγώντας σε πιο ισχυρά και προγνωστικά μοντέλα.
• Προηγμένη ανάλυση δεδομένων: Τεχνικές με τεχνητή νοημοσύνη, όπως η μηχανική μάθηση και η βαθιά μάθηση, μπορούν να αποκαλύψουν πολύπλοκα μοτίβα και σχέσεις μέσα στα δεδομένα που μπορεί να χάνονται από τις παραδοσιακές στατιστικές μεθόδους.

2. Κατασκευή και βελτιστοποίηση μοντέλων:

• Αυτοματοποιημένη επιλογή μοντέλου: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αξιολογήσει διαφορετικές δομές μοντέλων και να επιλέξει την καταλληλότερη με βάση τις μετρήσεις απόδοσης.
• Ρύθμιση παραμέτρων: Οι αλγόριθμοι AI μπορούν να βελτιστοποιήσουν αυτόματα τις παραμέτρους του μοντέλου για να βελτιώσουν την ακρίβεια και την προγνωστική ισχύ.
• Συνεχής Βελτίωση Μοντέλου: Οι βρόχοι ανάδρασης που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπουν τη συνεχή βελτίωση του μοντέλου και την προσαρμογή στις μεταβαλλόμενες δυναμικές της αγοράς.

3. Δυνατότητες πρόβλεψης:

• Πρόβλεψη: Τα μοντέλα MMM που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να δημιουργήσουν πιο ακριβείς προβλέψεις πωλήσεων λαμβάνοντας υπόψη ένα ευρύτερο φάσμα παραγόντων και ενσωματώνοντας δεδομένα σε πραγματικό χρόνο.
• Σχεδιασμός σεναρίου: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προσομοιώσει διαφορετικά σενάρια μάρκετινγκ και να προβλέψει τον πιθανό αντίκτυπό τους στις πωλήσεις και τα έσοδα.
• Δυναμική βελτιστοποίηση: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιστοποιήσει τους προϋπολογισμούς μάρκετινγκ και τις κατανομές καναλιών σε πραγματικό χρόνο με βάση τις μεταβαλλόμενες συνθήκες της αγοράς και τις μετρήσεις απόδοσης.

4. Εξατομίκευση και στόχευση:

• Τμηματοποίηση πελατών: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προσδιορίσει αναλυτικά τμήματα πελατών με βάση τις προτιμήσεις και τις συμπεριφορές τους, επιτρέποντας πιο στοχευμένες καμπάνιες μάρκετινγκ.
• Δημιουργία δυναμικού περιεχομένου: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει εξατομικευμένα μηνύματα μάρκετινγκ και περιεχόμενο προσαρμοσμένο σε μεμονωμένους πελάτες.

5. Δεοντολογικά ζητήματα και μετριασμός προκατάληψης:

• Ανίχνευση δικαιοσύνης και μεροληψίας: Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να βοηθήσουν στον εντοπισμό και τον μετριασμό των προκαταλήψεων σε δεδομένα και μοντέλα, διασφαλίζοντας δίκαια και δίκαια αποτελέσματα.
• Διαφάνεια και επεξήγηση: Τα μοντέλα MMM που λειτουργούν με AI μπορούν να παρέχουν πληροφορίες σχετικά με τη διαδικασία λήψης αποφάσεων, αυξάνοντας την εμπιστοσύνη και την υπευθυνότητα.

Με τη μόχλευση της τεχνητής νοημοσύνης, οι έμποροι μπορούν να ξεκλειδώσουν το πλήρες δυναμικό των MMM, να αποκτήσουν βαθύτερες γνώσεις σχετικά με τις στρατηγικές μάρκετινγκ τους και να λάβουν αποφάσεις βάσει δεδομένων που οδηγούν στην ανάπτυξη της επιχείρησης.

Ελάτε μαζί μας για μια ειδική δωρεάν εκπαίδευση στο Marketing Mix Modeling

Μεγιστοποιήστε το μάρκετινγκ μόδας που βασίζεται στα δεδομένα. Διαδικτυακή εκδήλωση.

Πέμ. 5 Δεκεμβρίου 2024, 5:00 μ.μ. – 6:00 μ.μ. Ώρα Κεντρικής Ευρώπης