Cos’è un Marketing Mix Model e perché sarà il futuro dell’advertising.

Prima di addentrarti nel leggere questo articolo introduttivo ai Marketing Mix Models mi sembra giusto chiarire un paio di punti:

• Non sono un tecnico. Se sei quindi un Data Scientist sappi che questo articolo lo troverai noioso e banale. Perché? Perché non entrerò nel merito di architetture di reti neurali o simili. La visione che voglio portare è quella che interessa Strategist e Advertiser come me.

Una visione utilitaristica, di chi utilizza i Mix Model alla pari di uno strumento come gli altri. In grado di aiutarci nel prendere le migliori decisioni per ottimizzare le campagne e scalare i business nostri e dei nostri clienti.

Se invece sei un Marketer come me, penso che troverai tutto molto interessante (per dirla alla Rovazzi).

• I Mix Model non vanno bene per ogni business. Perché? Perché richiedono tantissimi dati. Come qualsiasi sistema di ML serve una mole di segnali incredibile per far sì che il sistema funzioni correttamente.

Se sei abituato a lavorare su account che spendono poche centinaia di euro al giorno o che hanno poco storico, sappi che non è una strategia che puoi applicare nell’immediato.

Detto questo, ancora interessato? Partiamo!

Cos’è un Marketing Mix Model

L’ho già detto in parte ma lo ripeto: un Marketing Mix Model è un modello di intelligenza artificiale costruito per capire in che modo le varie attività di marketing stanno guidando le metriche aziendali di un prodotto.

Viene utilizzato come strumento decisionale per stimare l’efficacia dei canali e delle iniziative di marketing allo scopo di massimizzare il ROI (ritorno sull’investimento).

Come funziona?

Analizzando metriche di business e di marketing, un Mix Model inizia a distinguere contributi incrementali (attività promozionali e di marketing) e organici (raggiunti senza alcuno sforzo pubblicitario).

Abbiamo quindi:

• Variabili incrementali: i risultati raggiunti da attività come Facebook e Google Ads, TV, branded contents su testate editoriali, promozioni sul sito etc.
• Variabili organiche: i risultati ottenuti tramite la brand equity che l’azienda ha sviluppato nel corso degli anni. Solitamente sono risultati più statici a meno di sconvolgimenti di mercato o di settore.
• Variabili miste: i risultati ottenuti grazie all’aumento dell’awereness di brand dovuto alle attività dei driver incrementali.

Questa prima macro distinzione è importante per capire il ragionamento alla base di un Mix Model: cercare di trovare la configurazione di allocazione budget migliore per massimizzare i ritorni delle nostre attività.

Per fare questo il primo passo è isolare i contributi dei singoli canali e assegnare ad ognuno un peso definito rispetto al risultato raggiunto.

Le tre categorie appena descritte vengono poi divise in sotto-variabili e fattori che influenzano le performance.

Variabili incrementali

Rappresentano tutti i canali di marketing che entrano a far parte del media mix utilizzato dal brand e possono essere divise in diverse tipologie.

1. Canali ATL (Above-the-Line): sono tutti quei canali con elevata reach ma con poche possibilità di targeting rispetto ad altri mezzi. Si possono citare per esempio TV, radio e stampa.

Hanno la funzione principale di aumentare la brand awereness e la familiarità nel target di riferimento. Tendenzialmente sono canali che portano risultati nel medio-lungo termine e necessitano di budget elevati per essere efficaci.

2. Canali BTL (Below-the-Line): sono tutti quei canali con elevata possibilità di targeting e personalizzazione e hanno come principale obiettivo la conversione.

Sono gli evergreen del digital marketing come Google e Facebook Ads, Email marketing, SMS, Amazon Ads. Ne fanno però parte anche scontistiche, coupons etc.

3. Canali TTL (Through-the-Line): più che canali a parte sono l’integrazione strategica di ATL e BTL per massimizzare l’efficacia delle attività marketing.

Quello che ora viene comunemente detto marketing omnichannel, che se nel 2022 non è ancora la norma è un problema. Attività di brand building e di performance dovrebbero andare in parallelo.

Variabili organiche

Sono influenzate da diversi fattori extra marketing come l’andamento del mercato, stagionalità, tasso di crescita economica, sentiment dei consumatori e molto altro.

Alcune delle più impattanti sono:

1. Il prezzo: uno di quelli che dovrebbe essere i punti di partenza nello sviluppo di una strategia marketing perché determina in gran parte il target di riferimento, le personas e di conseguenza i touchpoint e la distribuzione del prodotto.

Comunica in modo esplicito il valore del prodotto e può avere logicamente un impatto diretto sulle performance e trovare lo sweet spot non è semplice.

2. Distribuzione: ovviamente applicabile ai prodotti fisici, nei MMM fa solitamente riferimento ai punti di distribuzione, al numero di negozi e alla loro posizione.

Vengono introdotte variabili come assortimento (n°unità disponibili) e quella che viene definito “time on shelf” ovvero il tempo di permanenza sugli scaffali e quindi la velocità di rotazione del prodotto.

Una forte strategia di distribuzione è essenziale per scalare il business e spesso è quello che frega e-commerce o brand che si affacciano al mondo CPG.

3. Stagionalità: molti pensano che si applichi solo a prodotti come tavole da surf, gelati o che hanno delle connotazioni stagionali innate.

Posso portarvi però la mia esperienza diretta nel finance e dirvi che anche i prodotti finanziari hanno delle stagionalità ben precise (in agosto per far aprire un conto fai prima a urlare in piazza Duomo).

Per stagionalità intendiamo anche periodi come il BFCM, Natale e simili dove la propensione all’acquisto dei consumatori cresce.

4. Cambiamenti Macro-economici: il marketing non si fa in una bolla o in condizioni da laboratorio. Siamo immersi nella quotidianità delle persone che è un sistema complesso e difficilmente prevedibile.

Il tessuto economico è soggetto a diverse variazioni che impattano in modo decisivo sulle tendenze d’acquisto, sulle customer journey e sui touchpoint di acquisizione.

Pensate a quanto è successo con il covid o a quanto sta succedendo con la crisi economica scatenata dalla guerra in Ucraina. L’inflazione porta le persone a dover fare delle scelte che saranno indirizzate a soddisfare i bisogni di prima necessità e solo successivamente rivolte a prodotti o servizi accessori.

Variabili miste

Come detto derivano dall’impatto a lungo termine delle attività di marketing e dall’interazione con fattori esterni.

Per citare le principali:

1. Competizione: può essere sia diretta (Netflix vs. Disney +) che indiretta (Netflix vs. TikTok) e non penso ci sia bisogno di spiegartela.
2. Effetto Halo: un effetto che prevede la preferenza del consumatore per un prodotto di un brand perché in passato ha avuto una buona esperienza con un altro prodotto dello stesso brand (es. acquisto un Mac, mi trovo bene e dal nuovo telefono passerò ad iPhone).
3. Effetto di Cannibalizzazione: prevede un impatto negativo sulle vendite di un prodotto del brand a causa delle performance di altri prodotti del brand stesso.

Per citare nuovamente Apple, se gli iPads fossero il prodotto di gran lunga preferito dagli utenti probabilmente le vendite dei MacBook ne risentirebbero.

I vantaggi

Tutto molto bello. Hai visto quali sono le principali variabili che concorrono nella costruzione di Marketing Mix Model ma alla fine, quali sono i vantaggi?

1. Allocazione ottimale dei budget
   Canali diversi contribuiscono in maniera diversa al raggiungimento degli obiettivi e in una strategia omnichannel i diversi touchpoint raggiungeranno il livello di saturazione a velocità differenti.

2. Ottimizzazione delle campagne
   Con i MMM, possiamo prevedere l’allocazione migliore a seconda di diverse variabili e di conseguenza evitare di investire troppo in canali marketing che non hanno più spazio incrementale.

3. Previsioni
   Un Mix Model validato può essere utilizzato per fare delle simulazioni dei risultati di business in base alla modifica delle diverse variabili che concorrono al raggiungimento dell’obiettivo.

E soprattutto la possibilità di slegarsi dai metodi di attribuzione delle diverse piattaforme. Quello che serve a un Marketing Mix Model non sono infatti il numero di conversioni attribuite a Facebook o a Google.

Servono invece i budget di spesa dei singoli canali, le loro variazioni e l’andamento delle vendite preso dai dati di backend.

Incrociando i ritmi di spesa dei vari canali, le variabili che abbiamo citato prima e il risultato verificato sui dati di vendita effettivi si può risalire all’allocazione budget di maggior efficienza possibile.

In un mondo dove tracciare le conversioni diventa sempre più complesso, il Marketing Mix Model è uno dei candidati principali per sopperire a queste mancanze.

Ecco perché presto saranno molto più utilizzati che in passato e rappresenteranno una fetta importante del futuro dell’advertising.

Se sei interessato a comprenderne di più ti rimando a questa bella serie di lezioni su YouTube tenuta da Hybrida Marketing che ti farà capire in dettaglio il ragionamento che sta alla base dei Marketing Mix Model.

Sei arrivato fin qui quindi probabilmente questi argomenti ti interessano. Non perderti nessuna novità, iscriviti alla newsletter e rimani al passo!

Alla prossima!