O cenário de marketing atual está em constante evolução e, como resultado, os profissionais de marketing estão achando cada vez mais difícil entender com precisão os elementos de seu mix de marketing que estão gerando ROI.
Ao tentar determinar a otimização dos gastos da campanha por meio de modelos de mix de marketing (MMM), os profissionais de marketing hoje adotam uma abordagem tradicional. No entanto, o marketing de hoje combina uma variedade de mídia digital e tradicional, adicionando complexidade que exige insights mais rápidos do que o MMM pode fornecer.
Para otimizar adequadamente os gastos futuros com marketing ao usar a modelagem de mix de mídia , os profissionais de marketing precisam entender os principais pontos fortes e fracos do MMM e onde ele se encaixa no cenário atual.
Mais especificamente, eles precisam utilizar sua modelagem de mix de marketing em combinação com insights de campanha precisos e oportunos que possam fornecer uma visão coesa de onde, quando, por que e como de seu ROI de marketing.
Neste post, exploraremos as dificuldades que afetam os profissionais de marketing ao alavancar o uso tradicional do MMM e como ele pode ser combinado com outras medidas de desempenho de marketing para otimizar com precisão os gastos com campanha.
Uso tradicional da modelagem do mix de marketing
A modelagem do mix de marketing tem sido um método testado e comprovado de fornecer aos profissionais de marketing uma maneira de medir o impacto de alto nível por décadas.
A prática de MMM normalmente tem sido aproveitada para orientar os investimentos dos profissionais de marketing, destacando os canais e estratégias que fornecem resultados gerais. Isso é feito por meio da coleta de dados de longo prazo, concentrando-se nos gastos com mídia nos canais, bem como em fatores adicionais que podem influenciar a otimização da campanha, como promoções, concorrentes, valor da marca ou tendências sazonais do consumidor.
Esse método “de cima para baixo” de coleta de insights concentra-se principalmente na coleta de dados agregados de vários insights em nível de mercado. A partir daí, os profissionais de marketing podem aproveitar a análise de regressão para determinar a relação entre os compostos de marketing e seu impacto geral nas vendas.
Quando usada de forma eficaz, a modelagem do mix de marketing pode fornecer informações valiosas sobre o efeito do marketing no volume de vendas, o amplo impacto da mídia nas vendas e o ROI geral gerado.
Dificuldades em alavancar a modelagem do mix de marketing no cenário atual
Antes do surgimento do marketing digital, a modelagem tradicional do mix de marketing era eficaz porque os insights de alto nível eram tudo o que era necessário.
Os profissionais de marketing no passado não precisavam incorporar mensagens ou segmentação de público-alvo no nível da pessoa em seus esforços, o que significava que eles podiam usar menos insights em seu planejamento de campanha e ainda gerar um ROI eficaz.
Hoje, no entanto, o cenário do marketing é muito diferente do que era há dez anos. No passado, as estratégias de marketing consistiam em obter o máximo de informações possível para o público. No entanto, esta abordagem é agora obsoleta. Agora, o foco está em obter informações específicas para a pessoa certa.
Os resultados dos modelos tradicionais de mix de marketing geralmente só estão disponíveis quando o modelo está completo, o que pode levar semanas ou meses após a campanha estar ativa.
Os profissionais de marketing simplesmente não podem esperar vários meses para entender como os consumidores estão interagindo com a mídia. No momento em que um modelo de mix de marketing é preparado, os insights relatados necessários para a otimização eficaz da campanha já mudaram.
Além disso, o MMM se concentra em recomendar mixes de mídia sem levar em consideração mensagens e audiências, componentes críticos para o ROI do mix de mídia.
Sem abordagens atualizadas para atender às necessidades de marketing atuais, eles estão perdendo oportunidades de otimização de gastos de campanha e otimização de mix de mídia.
Desafios Adicionais de Insights de Marketing
O MMM fornece insights de cima para baixo muito necessários sobre o panorama geral do desempenho geral do mix de mídia. No entanto, como o cenário do marketing mudou para o marketing digital, o MMM fica aquém.
Claro, ele pode agrupar impressões sobre onde está a oportunidade do espectro digital, mas não oferece insights sobre como essas oportunidades individuais podem ser otimizadas de forma eficaz.
Para lidar com isso, os profissionais de marketing estão aproveitando uma variedade de estratégias que se concentram em obter os insights necessários sobre a otimização de campanhas que vão além dos indicadores gerais de desempenho de cima para baixo.
Os modelos de atribuição de marketing ajudam os profissionais de marketing a descobrir onde seu mix digital tem mais impacto na geração de conversões, enquanto os estudos de aumento ajudam a mostrar o impacto de um único canal de mídia ao longo do mix de marketing.
No entanto, como a modelagem do mix de marketing, a modelagem de atribuição tem falhas próprias que tornam ineficaz confiar apenas ao medir a eficácia do mix de marketing.
Existem vários vieses de atribuição conhecidos que podem levar à atribuição incorreta da importância de um canal de mídia ao longo do mix de marketing, incluindo viés no mercado/alvo, viés de estoque barato e viés de sinal de curto prazo. Além disso, os modelos de atribuição ainda não destilam as informações até o nível da pessoa, perdendo o porquê crítico da eficácia de um canal de mídia.
Com esses desafios em mente, os profissionais de marketing devem considerar soluções que combinem análises de marketing e esforços de modelagem em uma ferramenta de insights coesa e consolidada que possa fornecer os insights necessários de cima para baixo e de baixo para cima, mas também os insights em nível de pessoa que dizem aos profissionais de marketing não apenas onde ao longo do mix de marketing seus esforços estão tendo o maior impacto, mas também quais mensagens enviar e em que momento nos canais de mídia certos. Em suma, os profissionais de marketing precisam de uma abordagem de medição unificada .
Integrando a modelagem do mix de marketing em uma abordagem de medição unificada
A medição unificada de marketing pega todas as análises de marketing e big data díspares encontrados nos esforços de uma equipe de marketing e os combina em uma visão única e holística da eficácia do mercado. Hoje, as ferramentas mais avançadas para o trabalho são aquelas que podem fornecer os insights de alto nível da modelagem do mix de marketing, os insights de atribuição individual sobre a eficácia da mídia e insights sobre qual mensagem funciona melhor para qual mídia e quando.
Combinadas, essas informações podem dar aos profissionais de marketing a capacidade de fornecer recomendações de otimização de gastos acionáveis durante a campanha, ajudando os profissionais de marketing a aumentar o ROI no presente sem esperar pela próxima campanha.
Ao procurar uma plataforma de análise de marketing que possa fornecer uma medição unificada adequada, é importante que os profissionais de marketing considerem se a solução tem ou não a capacidade de:
Aproveite os dados de qualidade:
O cenário de marketing atual é incrivelmente diversificado e, como resultado, a quantidade de dados necessários para orientar adequadamente a tomada de decisões está crescendo a cada dia.
Como resultado, os profissionais de marketing se depararam com uma grande quantidade de dados que precisam ser destilados em análises de qualidade antes que possam ser usados para impactar a otimização da campanha.
Em suma, os profissionais de marketing precisam de uma solução de marketing orientada por dados que possa destilar a qualidade da quantidade de big data rapidamente.
Alinhe os dados com o desempenho do mercado:
Independentemente do setor, o desempenho do mercado muda em ritmo acelerado, o que significa que os dados de ontem podem não fornecer os melhores insights para hoje. Os profissionais de marketing precisam de análises que possam levar em conta as mudanças no mercado e fornecer os dados que alavancam com precisão essas mudanças.
Mede os elementos criativos em uma determinada campanha:
Os consumidores de hoje estão no comando de seu próprio consumo de mídia. Se os esforços de marketing não forem adaptados às preferências individuais dos consumidores, é provável que não causem impacto.
Os profissionais de marketing precisam de insights que mostrem como os consumidores hoje estão se envolvendo com a mídia e quais mensagens impactam mais esses elementos de mídia.
Pensamentos finais
A modelagem do mix de marketing existe há décadas e continua a fornecer informações úteis sobre o desempenho e os gastos da campanha. No entanto, o cenário de marketing de hoje é muito rápido para depender apenas do MMM para obter insights de otimização de campanha.
Embora os métodos mais recentes, como a modelagem de atribuição, tenham como objetivo abordar as lacunas, os profissionais de marketing precisam de mais.
Ao incorporar o MMM e outros insights de marketing em uma solução de medição unificada, os profissionais de marketing podem simplificar seus esforços de análise de dados e se concentrar nos insights de nível pessoal que são críticos para a otimização de gastos de campanha hoje.
