Cos’è il Marketing Mix Modeling: la guida completa

Marketing Mix Modeling - definizione

Marketing Mix Modeling: comprendere gli input di marketing

Uno strumento fondamentale per un business che desidera emergere è il Marketing Mix Modeling (MMM), utilizzato da diversi brand.

Consiste di un metodo analitico avanzato in grado di quantificare l’impatto che diverse strategie di marketing possono avere da diversi punti di vista, tra cui ad esempio le vendite. In questo modo si può intervenire e portare delle modifiche in caso queste evidenzino qualche mancanza. 

Per fornire queste informazioni il metodo MMM utilizza modelli statistici complessi e richiede un ampio database su cui basarsi. Questi comprendono i dati relativi alle vendite del brand, le spese sostenute per supportare le campagne pubblicitarie o i dati relativi all’attività dei maggiori competitor. 

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Che cos’è il Marketing Mix Modeling?

Alla base di questo modello di analisi ci sono quattro pilastri fondamentali che serve conoscere per iniziare a comprenderlo. Vediamo singolarmente di seguito:

  • Il prodotto dell’azienda. Sia che si tratti di un oggetto e quindi di un bene tangibile che di un servizio deve soddisfare alcune caratteristiche. Ovvero puntare a soddisfare un’esigenza da parte del cliente e rappresentare una valida alternativa rispetto ai prodotti simili proposti dalla concorrenza. 
 
  • La promozione messa in atto. Comprende tutte le attività di comunicazione che un brand decide di mettere in atto per suscitare interesse nella potenziale clientela e indurla ad acquistare i suoi prodotti o servizi. Tra queste attività naturalmente ha un grande rilievo l’azione del marketing digitale e le promozioni che vengono attivate. 
 
  • Il prezzo che l’azienda fissa per i suoi prodotti. Nel Marketing Mix Modeling gli viene data particolare attenzione in quanto da questo fattore dipendono più elementi di mercato. Per esempio il posizionamento rispetto ai propri competitor, i guadagni che il brand può sperare di ottenere e la stessa domanda di mercato. 
 
  • Le modalità con cui si distribuiscono prodotti e servizi. All’interno di questo ultimo pilastro si condensano tutti i canali a cui ricorre l’azienda per dare accesso ai clienti alla propria offerta. La logistica e le partnership con eventuali brand del settore sono compresi all’interno della distribuzione.
Tutti i dati che derivano da questi quattro pilastri si possono analizzare utilizzando diverse tipologie di test. Per esempio la regressione lineare per vedere quale relazione sussiste fra le variabili e quali possono influenzarsi a vicenda.
 

I vantaggi dell’utilizzo di questo modello

Per capire l’interesse che le aziende hanno verso il Marketing Mix Modeling è ora di vedere quali benefici può apportare se usato in modo funzionale. Prima di tutto dai risultati delle analisi a livello di mercato un brand ha modo di comprendere meglio come interagiscano i clienti con la strategia di marketing proposta. Si viene a tracciare un profilo psicologico del cliente standard verso il quale rivolgersi.

Un secondo vantaggio del MMM è che aiuta a comprendere dove investire le risorse a disposizione. Una volta che si è compreso quali siano le strategie più efficaci si può smettere di finanziare quelle che non sono servite allo scopo e spostare tutto sui punti di forza. Da entrambi questi risultati deriva una maggiore competitività sul mercato per l’azienda.

Data la natura statistica del Marketing Mix Modeling inoltre le decisioni prese in seguito alle sue analisi sono data-driven e perciò informate e ponderate su basi razionali. Non c’è più spazio per l’intuito e per i tentativi a vuoto, ma tutto è guidato dai dati e dai trend che evidenziano. Insieme i vantaggi portano a un maggiore rendimento per il brand, o meglio a un ritorno di investimento più alto. 

Tra le grandi aziende che utilizzano il MMM con grande successo possiamo citare il colosso francese di cosmetica l’Oréal Paris, che opera in ben 60 paesi al mondo. E naturalmente la piattaforma Netflix, che  usa queste analisi per far crescere il numero di abbonati con investimenti mirati. 

Quali sono i limiti del Marketing Mix Modeling

Come ogni strumento anche il MMM ha un rovescio della medaglia e non è infallibile. Il primo ostacolo che si presenta al brand che opta per passare a questo modello è innanzitutto che richiede una certa preparazione per essere utilizzato. Serve perciò che se ne occupino degli esperti in analisi statistiche, in grado di interpretare i risultati dei test e tradurli in una strategia applicabile dall’azienda.

Un secondo aspetto da considerare è che per far sì che le risposte della analisi svolte dal Marketing Mix Modeling siano attendibili è necessaria una grossa quantità di dati a cui attingere.
Se quelli raccolti non sono sufficienti si rischia di farsi sviare da risultati che non sono utili ai fini del miglioramento della propria competitività. Anzi, il quadro che emerge da database scarsi può essere addirittura l’opposto della situazione reale che si sta affrontando. 

Il terzo limite importante del Marketing Mix Modeling è legato alla scelta dei modelli statistici per analizzare i dati.
Alcuni sono usati da tempo e affidabili, altri possono risultare imprecisi se l’ambito che si esamina è soggetto a troppi fattori e quindi complesso da replicare in un test. E il metodo MMM ricorre spesso a modelli di simulazione delle strategie per predire i risultati che potrebbero portare, per esempio sulle vendite. 

Quale sarà l’evoluzione futura di questo modello

Dopo aver esaminato vantaggi e svantaggi del MMM è ora di pensare a come poterlo migliorare.

Una sfida o meglio una realtà con cui dovrà apprendere a tenersi al passo è quello dell’automazione dei processi, sempre più preponderante in ambito marketing. Da un lato questi consentiranno di registrare e processare dati in modo molto più agevole, dall’altro potrebbe trattarsi di un flusso di informazioni difficile da gestire. 

Per risolvere la questione delle simulazioni, il Marketing Mix Modeling potrebbe beneficiare del supporto dell’intelligenza artificiale, e in particolare del machine learning. In questo modo i modelli predittivi potranno essere sempre più accurati e affidabili per predire le strategie elaborate dal brand, scremando fin da subito le meno efficaci.

L’accuratezza del MMM dipenderà anche da come saprà tenere conto dei canali emergenti del digital marketing. Tra questi ci sono non solo i nuovi social ma anche i podcast sulle piattaforme come Spotify.

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