La tecnica del media mix modeling consente di valutare con precisione, tramite l’analisi di consistenti quantità di dati, l’efficacia delle strategie di marketing che un’azienda sta portando avanti

Con la moltiplicazione dei canali di comunicazione e delle tecnologie a disposizione delle aziende, il mondo del marketing diventa ogni giorno più complesso. Se è ormai chiaro da anni che per promuovere un brand o un prodotto è indispensabile puntare sul marketing mix, dunque sull’integrazione di strumenti e canali differenti, occorre trovare il modo di monitorare e ottimizzare la strategia di marketing basata su questo principio. La tecnica del media mix modeling serve proprio a questo.

Media mix modeling: definizione

Cosa si intende per media mix? Che cos’è la MMM? La media mix modeling (MMM) è una tecnica statistica utilizzata nel marketing per misurare l’impatto di diverse attività di marketing sui risultati aziendali, come vendite, profitti o altre metriche di performance. L’obiettivo è comprendere quali canali di marketing (ad esempio TV, radio, stampa, digital) e quali specifiche attività all’interno di questi canali stanno contribuendo maggiormente agli obiettivi aziendali, permettendo così di ottimizzare la distribuzione del budget. Uno strumento potente che consente alle aziende di comprendere meglio l’efficacia delle proprie campagne di marketing e di gestire al meglio l’allocazione delle risorse per migliorare i risultati aziendali. In particolare, la media mix modeling:

• utilizza dati storici delle attività di marketing e delle vendite per identificare le relazioni tra le varie attività di marketing e i risultati aziendali;
• impiega modelli di regressione multipla per determinare l’effetto di ciascun canale di marketing;
• può identificare le sinergie tra diversi canali di marketing, evidenziando come la combinazione di più canali possa essere più efficace rispetto all’uso di un singolo canale isolato;
• permette di calcolare il ritorno sugli investimenti (ROI) per ogni canale di marketing, aiutando le aziende a comprendere dove è più efficace investire le risorse;
• fornisce raccomandazioni per l’allocazione ottimale del budget di marketing, basate sui dati e sugli effetti stimati delle attività passate.

Media mix modeling tools

La media mix modeling si basa sull’utilizzo di software e piattaforme che permettono di raccogliere, analizzare e interpretare i dati di marketing e vendita per determinare l’efficacia delle diverse attività di marketing. Ad esempio:

• strumenti di analisi statistica offerti da linguaggi di programmazione come Python;
• software di business intelligence come Tableau e Power BI, strumenti di visualizzazione dei dati che consentono di creare dashboard interattive e report;
• strumenti di machine learning e data science per la modellazione predittiva e l’analisi delle serie temporali (come Google Cloud AI Platform e IBM SPSS);
• piattaforme di marketing analytics;
• strumenti di data management come Big Data Platforms e SQL Databases;
• software di reporting e dashboard come Looker e Google Data Studio.

Media mix modeling vs. marketing mix modelling

I termini media mix modeling e marketing mix modeling sono spesso usati in modo intercambiabile, ma ci sono alcune distinzioni sottili tra i due. Infatti, mentre il media mix modeling si concentra sull’analisi dell’efficacia dei vari canali mediatici, il marketing mix modeling adotta una prospettiva più ampia, considerando tutti gli aspetti del marketing mix. La scelta tra i due metodi dipende dagli obiettivi specifici dell’azienda e dalla profondità dell’analisi richiesta.

Ad esempio, un’azienda può usare il media mix modeling per determinare quanto delle sue vendite sia attribuibile alle pubblicità televisive rispetto a quelle digitali e poi ridistribuire il budget verso il canale che offre il miglior ROI. La stessa azienda può usare il marketing mix modeling per capire non solo l’impatto dei suoi canali mediatici, ma anche come variabili come una riduzione di prezzo, una nuova campagna promozionale o una nuova distribuzione del prodotto influenzano le vendite complessive.

Pro e contro

Iniziamo col dire che la media mix modeling è una tecnica estremamente efficace, ma non per tutti. Serve infatti una buona dose di dati (ben organizzati) a disposizione affinché questa tecnica risulti davvero utile. Ciò significa che per le piccole aziende potrebbe non essere il metodo più indicato. Anche perché richiede competenze avanzate in statistica e analytics, e può essere costosa da implementare.

Per chi se la può permettere, la media mix modeling è vantaggiosa perché a differenza di altre tecniche fornisce una base empirica per prendere decisioni di marketing. Aiuta a distribuire il budget di marketing in modo da massimizzare il ROI e supporta la previsione dei risultati futuri basati su scenari ipotetici di spesa di marketing. Inoltre, può essere adattato a vari settori e tipi di attività di marketing, dunque è molto flessibile.