Kort sagt: Marketing mix-modellering modellerar statistiskt sambandet mellan marknadsföringsinvesteringar, externa faktorer och affärsresultat över tid, vanligtvis utifrån aggregerade data.
Så använder jag marketing mix-modellering i praktiken
Jag använder inte termen som ännu en presentationssiffra. Jag definierar vilket beslut den ska förbättra, vilka data eller observationer den bygger på och vem som ska ändra något till följd av det. Jag inkluderar säsongseffekter, pris, kampanjer, distribution och andra relevanta faktorer och jämför sedan resultatet med experiment och budgetverklighet. Jag dokumenterar baslinjen, mätdatumet och tolkningsbegränsningarna så att verkliga förändringar kan skiljas från ändringar i verktyg, urval eller formuleringen av en sökfråga.
Vad man bör hålla koll på
Den största risken är precision som bara ser verklig ut. En modell kan inte rädda en kort eller bristfällig dataserie, och korrelation mellan kanaler kan ge flera lika möjliga förklaringar. Jag jämför resultat över tid, med ett stabilt urval och i ett affärssammanhang. Om termen inte leder till ett konkret nästa steg är den bara en ny etikett.
Frågor inför beslut
- Har vi tillräckligt långa och konsekventa data?
- Vilka externa faktorer måste vi inkludera?
- Hur verifierar vi skattningarnas stabilitet?
- Vilket budgetbeslut ska modellen stödja?