Pomiar efektywności marketingu za pomocą modelowania miksu marketingowego i testowania przyrostowości

Każda kampania marketingowa ma określony cel, a najtrudniejszą częścią jest ocena, czy kampania osiągnęła swój cel.

Kiedy marki modowe rozpoczynają kampanię marketingową, zazwyczaj mają na myśli jeden cel: zwiększenie świadomości marki i pozycjonowanie na określonym obszarze geograficznym.

Sposób, w jaki marka modowa próbuje osiągnąć ten cel, polega na tworzeniu oszałamiających obrazów, które odzwierciedlają zestaw wartości ich docelowego klienta. W zależności od typu osoby mogą próbować dotrzeć do osób, które wierzą w:

• Status (bogaty, luksusowy)
• Trendy w modzie (trendy, fashionistas)
• Niezależni myśliciele (oryginalność, wyznaczanie trendów, wczesni użytkownicy)
• Inne style konsumpcji

Obraz autorstwa https://www.facebook.com/seenoutdoor/

W ostatnich latach marketing mix stał się wielokanałowy dzięki dodaniu kanałów cyfrowych i innych punkty styku do marketing mix

Tradycyjne i nowe kanały marketingu modowego

Tradycyjne kanały marketingowe

• Magazyny papierowe takie jak Vogue, Elle i gazety (NY Times, Le Figaro, Corriere della Sera)
• Na zewnątrz lub poza domem
• Organiczne PR w gazetach i czasopismach (artykuły redakcyjne)
• Umieszczanie produktu, prezenty VIP
• Sklepy stacjonarne (na ulicach modowych głównych miast, takich jak Via Montenapoleone w Mediolanie we Włoszech)

Nowe kanały marketingowe

• Reklama cyfrowa w wyszukiwarkach i magazynach internetowych
• Media społecznościowe płatne i organiczne
• Zarządzanie społecznością i przegląd
• Cyfrowe punkty styku w sklepach
• Obsługa klienta i czaty online

Jak zatem zmierzyć, który kanał przynosi rezultaty? Który kanał jest skuteczniejszy? Który kanał napędza sprzedaż?

Wprowadzenie modelowania marketing mix

Problemy rozwiązywane przez modelowanie marketing mix

Marketing Mix Modeling (MMM) to potężna technika statystyczna, która pomaga marketerom zrozumieć wpływ różnych kanałów marketingowych na sprzedaż lub inne kluczowe wskaźniki efektywności (KPI). Rozwiązuje ona kilka kluczowych problemów:

1. Kwantyfikacja wpływu kanałów marketingowych:
   
   • Wyzwanie atrybucji: Tradycyjnie trudno jest dokładnie określić wkład każdego kanału marketingowego w sprzedaż. MMM pomaga przypisać uznanie każdemu kanałowi na podstawie analizy danych.
   • Pomiar skuteczności kampanii marketingowych: Ocenia skuteczność różnych kampanii marketingowych, takich jak reklamy telewizyjne, kampanie cyfrowe i promocje, aby określić, które z nich przynoszą najwyższe zyski.
2. Optymalizacja budżetów marketingowych:
   
   • Przydzielanie zasobów: MMM identyfikuje najskuteczniejsze kanały marketingowe i pomaga w odpowiednim rozdzielaniu budżetów.
   • Identyfikacja nieefektywności: Pomaga identyfikować mało wydajne kanały lub kampanie, które mogą pochłaniać zasoby, nie przynosząc znaczących zysków.
3. Prognozowanie przyszłej sprzedaży:
   
   • Prognozowanie trendów: Analizując dane historyczne, MMM jest w stanie przewidzieć przyszłe trendy sprzedaży w oparciu o różne scenariusze marketingowe.
   • Planowanie strategii marketingowych: Informacje te pomagają marketerom planować przyszłe strategie marketingowe i alokację budżetu.
4. Pomiar wpływu marketingu na kondycję marki:
   
   • Zrozumienie percepcji marki: MMM może pomóc ocenić, w jaki sposób działania marketingowe wpływają na postrzeganie marki, lojalność klientów i wartość marki.

Dlaczego to wynaleziono?

MMM zostało wynalezione, aby rozwiązać ograniczenia tradycyjnej analityki marketingowej, która często opierała się na intuicji i dowodach anegdotycznych. Marketerzy potrzebowali bardziej rygorystycznego i opartego na danych podejścia do:

• Zmierz rzeczywisty zwrot z inwestycji (ROI) w działania marketingowe.
• Podejmuj świadome decyzje dotyczące alokacji budżetu i miksu mediów.
• Optymalizacja strategii marketingowych w celu uzyskania maksymalnego efektu.
• Zrozum długoterminowe efekty kampanii marketingowych.

Poprzez ilościową ocenę wpływu różnych kanałów marketingowych, MMM dostarcza cennych informacji, które pozwalają marketerom podejmować decyzje w oparciu o dane i poprawiać ogólną skuteczność działań marketingowych.

Jaka jest rola sztucznej inteligencji w modelowaniu miksu marketingowego?

AI odgrywa kluczową rolę w zwiększaniu możliwości i efektywności Marketing Mix Modeling (MMM). Oto zestawienie jego kluczowych wkładów:

1. Przetwarzanie i analiza danych:

• Czyszczenie i przygotowanie danych: Algorytmy sztucznej inteligencji mogą zautomatyzować żmudne zadanie czyszczenia i formatowania danych z różnych źródeł, zapewniając dokładność i spójność danych.
• Inżynieria funkcji: Sztuczna inteligencja potrafi identyfikować istotne cechy i tworzyć nowe na podstawie istniejących danych, co pozwala na tworzenie bardziej solidnych i predykcyjnych modeli.
• Zaawansowana analiza danych: Techniki oparte na sztucznej inteligencji, takie jak uczenie maszynowe i głębokie uczenie, pozwalają na odkrywanie złożonych wzorców i powiązań w danych, które mogłyby zostać pominięte przez tradycyjne metody statystyczne.

2. Budowanie i optymalizacja modelu:

• Automatyczny wybór modelu: Sztuczna inteligencja potrafi oceniać różne struktury modeli i wybierać najodpowiedniejszą na podstawie wskaźników wydajności.
• Strojenie parametrów: Algorytmy sztucznej inteligencji mogą automatycznie optymalizować parametry modelu w celu zwiększenia dokładności i skuteczności predykcji.
• Ciągłe doskonalenie modelu: Pętle sprzężenia zwrotnego oparte na sztucznej inteligencji pozwalają na ciągłe udoskonalanie modelu i dostosowywanie go do zmieniającej się dynamiki rynku.

3. Możliwości predykcyjne:

• Prognozowanie: Modele MMM oparte na sztucznej inteligencji mogą generować dokładniejsze prognozy sprzedaży, uwzględniając szerszy zakres czynników i uwzględniając dane w czasie rzeczywistym.
• Planowanie scenariuszy: Sztuczna inteligencja potrafi symulować różne scenariusze marketingowe i przewidywać ich potencjalny wpływ na sprzedaż i przychody.
• Optymalizacja dynamiczna: Sztuczna inteligencja może optymalizować budżety marketingowe i alokację kanałów w czasie rzeczywistym, w oparciu o zmieniające się warunki rynkowe i wskaźniki efektywności.

4. Personalizacja i targetowanie:

• Segmentacja klientów: Sztuczna inteligencja może identyfikować szczegółowe segmenty klientów w oparciu o ich preferencje i zachowania, co pozwala na prowadzenie bardziej ukierunkowanych kampanii marketingowych.
• Dynamiczne tworzenie treści: Sztuczna inteligencja może generować spersonalizowane komunikaty marketingowe i treści dostosowane do indywidualnych klientów.

5. Rozważania etyczne i łagodzenie stronniczości:

• Uczciwość i wykrywanie stronniczości: Narzędzia AI mogą pomóc w identyfikowaniu i łagodzeniu błędów w danych i modelach, zapewniając uczciwe i równe wyniki.
• Przejrzystość i możliwość wyjaśnienia: Modele MMM oparte na sztucznej inteligencji mogą zapewnić wgląd w proces podejmowania decyzji, zwiększając zaufanie i odpowiedzialność.

Wykorzystując sztuczną inteligencję, marketerzy mogą w pełni wykorzystać potencjał marketingu wielopoziomowego (MMM), uzyskać głębszy wgląd w swoje strategie marketingowe i podejmować decyzje oparte na danych, które napędzają rozwój firmy.

Dołącz do nas na specjalne bezpłatne szkolenie na temat modelowania miksu marketingowego

Maksymalizacja marketingu mody opartego na danych. Wydarzenie online.

Czw., 5 grudnia 2024, 17:00 – 18:00 czasu środkowoeuropejskiego