La maggior parte dei marchi difficilmente riuscirebbe a pensare a un periodo più dirompente per il business di quello che hanno vissuto negli ultimi 18 e più mesi. Dal passaggio al digitale ai tagli alla pubblicità, dalle sfide alla catena di approvvigionamento alle crescenti esigenze di privacy e sicurezza dei dati, il tutto nel contesto di una pandemia globale, il panorama per gli inserzionisti è stato tutt'altro che tranquillo.
Given the environment, which remains very much in flux, the focus on efficient marketing and tangible returns on investment (ROI) remain elevated, especially in industries where the ad recovery has been slower than others. With so much at stake, it’s not surprising that many brands have started exploring the prospect of bringing their marketing analytics in-house. In the face of all that’s happening in the world, it’s not an irrational notion. But it needs to be executed in the right way.
Importantly, the world of marketing technology has matured significantly in recent years, offering brands an array of solutions to help with everything from promotion to social media engagement to commerce. According to the Chief Marketing Technologist’s Marketing Technology Landscape report, the landscape was rife with 8,000 different martech solutions last year—up more than 13% from 2019. That’s a lot to navigate—and well before any actual analytic work comes into play.
As vast as the growing sea of available solutions is, marketing mix modeling (MMM) is the most critical solution for advertisers to understand and optimize their marketing dollars holistically. MMM can be leveraged globally, whereas certain data-needy solutions only provide coverage in top markets. Amid a rapidly fragmenting media landscape, in-market MMM expertise is a foundational need for brands looking to ensure that they’re spending their marketing dollars in the most effective channels.
While MMM is invaluable, it requires experience and accuracy to be truly effective. For example, Nielsen’s MMM studies have found that marketers waste between 25% and 50% of their spend because they aren’t able to determine the impact on ROI. In order to narrow that waste, brands need robust and time-tested MMM to successfully determine the qualitative results of each marketing activity.
Il MMM consiste nell'utilizzo di analisi statistiche per comprendere l'impatto delle precedenti iniziative di marketing sulle vendite e per prevedere l'impatto delle iniziative future. Per gli addetti al marketing, le considerazioni sul MMM dovrebbero riguardare quattro punti chiave:
- Una visione olistica delle prestazioni di marketing
- Capacità di incidere sulla pianificazione e sull'ottimizzazione dei budget di marketing
- Metriche di misura comparabili
- Un occhio al futuro (considerazioni sulla privacy, consenso dei consumatori, ecc.)
MMM - solo una delle capacità analitiche che alcuni marchi stanno considerando di portare all'interno dell'azienda - è complicato. Creare quella che, a tutti gli effetti, è un'agenzia analitica interna non è uno sforzo da poco. La tecnologia, le esigenze di personale e le competenze richieste sono ampie e probabilmente molto costose. E per farlo bene, questi costi sono perenni. Detto questo, gli inserzionisti possono gestire internamente alcuni aspetti della loro struttura analitica se dispongono di un piano solido e collaborano con il giusto fornitore di analisi.
La prima cosa che ogni inserzionista deve fare è armonizzare i propri dati e formulare una strategia sui dati. Avere accesso a dati accurati e a una strategia su come utilizzarli è la chiave di volta per ottenere risultati MMM affidabili e rapidi. L'affidabilità dei dati interni alleggerisce lo stress legato alla privacy e alla sicurezza in relazione al MMM. I dati adeguatamente salvaguardati offrono agli inserzionisti il comfort di sapere che la condivisione dei dati è controllata, che la privacy è mantenuta e che i dati possono essere forniti in modo automatizzato al giusto livello di granularità.
La seconda cosa fondamentale per il successo è la programmazione di una cadenza regolare di aggiornamento degli analytics che si allinei con i periodi decisionali e di pianificazione delle singole attività dei marchi. La tecnologia è progredita in modo tale che, grazie alla consegna automatizzata dei dati, i risultati dei modelli possono essere aggiornati e consegnati dove e quando servono. In questo modo si elimina lo sforzo erculeo che comporterebbe la creazione di un team di analisi interno, responsabile dello sviluppo e della manutenzione della tecnologia e dell'effettiva esecuzione delle analisi. Ciò consente inoltre agli inserzionisti di continuare a trarre vantaggio dalle analisi di qualità superiore e dalle soluzioni leader del settore fornite da un'agenzia di analisi mirata.
Advertisers should also look for an MMM partner that can provide expert consulting when needed, as well as one that provides results and simulation/optimization capabilities in an easy-to-use interface. Partners should also have an understanding of different markets and maintain benchmarks in order to gut check MMM findings. Generating MMM results is part of the battle, but ensuring you’re able to understand and apply the results is another challenge entirely, which is a skill that MMM analytics companies have developed after years of working in the industry. This affords advertisers the flexibility to in-house none, part or all of the actual interpretation and strategic consulting that is required to take advantage of MMM results.
Una volta che un inserzionista automatizza la raccolta dei dati, ha accesso a un'interfaccia utente che può essere aggiornata regolarmente e dispone di un piano di consulenza strategica basato sui risultati di MMM, dispone dei requisiti interni necessari senza il lavoro pesante che comporta la manutenzione e la modellazione analitica, contribuendo a garantire che i fondi destinati al marketing siano spesi in modo efficace ed efficiente.
