A maioria das marcas teria dificuldade em pensar em um momento mais disruptivo para os negócios do que o que viveram nos últimos 18 meses. De mudanças para o digital a cortes na publicidade, desafios na cadeia de suprimentos e necessidades crescentes de privacidade e segurança de dados — tudo isso em meio a uma pandemia global —, o cenário para os anunciantes tem sido tudo menos tranquilo.
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.
Em sua essência, o MMM consiste no uso de análises estatísticas para compreender o impacto de esforços de marketing anteriores nas vendas e prever o impacto de iniciativas futuras. Para os profissionais de marketing, as considerações do MMM devem abranger quatro pontos principais:
- Uma visão holística do desempenho do marketing
- Capacidade de influenciar o planejamento e a otimização dos orçamentos de marketing
- Métricas de medição comparáveis
- Um olhar para o futuro (considerações sobre privacidade, consentimento do consumidor, etc.)
A MMM — apenas uma das capacidades analíticas que algumas marcas estão considerando incorporar internamente — é complicada. Criar o que é, para todos os efeitos, uma agência analítica interna não é uma tarefa fácil. A tecnologia, as necessidades de pessoal e os requisitos de especialização são extensos e provavelmente muito caros. E, para fazer isso da maneira certa, esses custos são perenes. Dito isso, os anunciantes podem internalizar adequadamente aspectos de sua estrutura analítica se tiverem um plano sólido e uma parceria com o provedor de análise certo.
A primeira coisa que todo anunciante precisa fazer é harmonizar seus dados e formular uma estratégia de dados. Ter acesso a dados precisos e uma estratégia sobre como usá-los é a base para resultados MMM confiáveis e rápidos. Dados internos confiáveis aliviam qualquer estresse em relação à privacidade e segurança no que diz respeito ao MMM. Dados devidamente protegidos dão aos anunciantes a tranquilidade de saber que o compartilhamento de dados é controlado, que a privacidade é mantida e que os dados podem ser entregues de forma automatizada no nível certo de granularidade.
A segunda coisa que é fundamental para o sucesso é programar uma cadência regular de atualização de análises que se alinhe com os períodos de tomada de decisão e planejamento para os negócios individuais de cada marca. A tecnologia avançou de tal forma que, com a entrega automatizada de dados, os resultados dos modelos podem ser atualizados e entregues onde e quando forem necessários. Isso elimina o esforço hercúleo que seria necessário para montar uma equipe interna de análise responsável tanto pelo desenvolvimento e manutenção da tecnologia quanto pela execução da análise. Isso também permite que os anunciantes continuem aproveitando as análises superiores e as soluções líderes do setor que uma agência de análise especializada oferece.
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.
Depois que um anunciante automatiza sua coleta de dados, tem acesso a uma interface de usuário que pode ser atualizada regularmente e tem um plano de consultoria estratégica com base nos resultados do MMM, ele passa a ter os requisitos internos necessários sem o trabalho pesado envolvido na manutenção analítica e na modelagem, ajudando a garantir que os recursos de marketing sejam gastos de forma eficaz e eficiente.
