Kort sagt: Marketing Mix Modeling modellerer statistisk forholdet mellom markedsføringsinvesteringer, eksterne påvirkninger og forretningsresultater over tid, vanligvis basert på aggregerte data.
Slik bruker jeg Marketing Mix Modeling i praksis
Jeg bruker ikke begrepet som enda et presentasjonstall. Jeg definerer hvilken beslutning det skal forbedre, hvilke data eller observasjoner det bygger på, og hvem som skal endre noe som følge av det. Jeg inkluderer sesongvariasjoner, pris, kampanjer, distribusjon og andre relevante påvirkninger, og sammenligner deretter resultatet med eksperimenter og budsjettvirkeligheten. Jeg registrerer utgangspunktet, måledatoen og grensene for tolkningen, slik at reelle endringer kan skilles fra endringer i verktøy, utvalg eller formuleringen av søket.
Hva bør følges med på
Den største risikoen er presisjon som bare ser reell ut. En modell kan ikke redde en kort eller dårlig dataserie, og korrelasjon mellom kanaler kan gi flere like mulige forklaringer. Jeg sammenligner resultater over tid, på et stabilt utvalg og med forretningskonteksten i mente. Hvis begrepet ikke leder til et konkret neste steg, er det bare en ny merkelapp.
Spørsmål for beslutninger
- Har vi tilstrekkelig lange og konsistente data?
- Hvilke eksterne påvirkninger må vi inkludere?
- Hvordan skal vi kontrollere at estimatet er stabilt?
- Hvilken budsjettbeslutning skal modellen støtte?