Kort gezegd: Marketingmixmodellering modelleert statistisch de relatie tussen marketinginvesteringen, externe invloeden en bedrijfsresultaten door de tijd heen, meestal op basis van geaggregeerde gegevens.
Hoe ik marketingmixmodellering in de praktijk gebruik
Ik gebruik de term niet als nog een presentatiegetal. Ik bepaal welke beslissing ermee moet verbeteren, welke gegevens of observaties erbij worden gebruikt en wie op basis daarvan iets zal veranderen. Ik neem seizoensinvloeden, prijs, promoties, distributie en andere relevante invloeden mee en vergelijk het resultaat vervolgens met experimenten en de realiteit van het budget. Ik leg de nulmeting, meetdatum en interpretatiegrenzen vast, zodat echte beweging kan worden onderscheiden van veranderingen in tool, steekproef of formulering van de zoekopdracht.
Waar u op moet letten
Het grootste risico is precisie die alleen echt lijkt. Een model kan een korte of slechte gegevensreeks niet redden, en kanaalcorrelatie kan meerdere even plausibele verklaringen opleveren. Ik vergelijk resultaten door de tijd heen, met een stabiele steekproef en in de bedrijfscontext. Als de term niet tot een concrete volgende stap leidt, is het alleen een nieuw label.
Vragen voor beslissingen
- Hebben we voldoende lange, consistente gegevens?
- Welke externe invloeden moeten we meenemen?
- Hoe verifiëren we de stabiliteit van de schatting?
- Welke budgetbeslissing ondersteunt het model?