Wykorzystując analizy statystyczne, MMM zapewnia wgląd w to, jak różne elementy marketingu mix – produkt, cena, miejsce sprzedaży i promocja – oddziałują na siebie i …
przyczyniają się do sukcesu biznesowego, mierzonego poziomem sprzedaży, zyskami, wartością marki czy też jej kapitałem (rozumianym, jako wypadkowa dobrej znajomości oraz atrakcyjnego wizerunku).
Instrumenty marketingu
U podstaw modelowania leży założenie, że marketing wykorzystuje równolegle różne narzędzia (powszechnie znane jako cztery P), a na wyniki ekonomiczne i pozycję rynkową wpływa złożona interakcja tych narzędzi (intrumentów). Modelowanie marketingu-mix ma na celu ilościowe określenie wkładu każdego instrumentu marketingu w sprzedaż czy zyski, umożliwiając marketerom podejmowanie decyzji opartych na danych, a nie na samej intuicji.
Modelowanie marketingu-mix zazwyczaj wykorzystuje analizę regresji do oceny związku między wybranymi działaniami marketingowymi a wynikami biznesowymi.
Elementy marketingu mix
Proces rozpoczyna się od gromadzenia danych, w którym zbierane są dane historyczne o sprzedaży danej firmy, jej wydatkach marketingowych (w podziale na poszczególne instrumenty: komunikację, opakowania, etc.), dane dotyczące dostępności marki (wskaźniki dystrybucji numerycznej i ważonej) oraz czynniki zewnętrzne, takie jak warunki ekonomiczne (koniunktura gospodarcza, dochody, inflacja, bezrobocie) czy działania konkurencji (ich budżety marketingowe, ich ceny etc.).
Dane mogą być zebrane dla co najmniej 40 okresów miesięcznych lub kwartalnych. Na ich podstawie są następnie budowane modele ekonometryczne, które szacują wpływ każdej zmiennej marketingowej. Model ekonometryczny sprzedaży jest szacowany przy użyciu oprogramowania statystycznego, które oblicza współczynniki reprezentujące wpływ każdej zmiennej, a następnie jest walidowany w celu zapewnienia jego wiarygodności i dokładności w przewidywaniu wyników.
Marketing mix – przykłady wykorzystania
Po walidacji model może być wykorzystany do symulacji różnych scenariuszy (co się stanie, jeśli poprawimy dostępność marki o 10%; co się stanie jeśli obniżymy jej cenę o 5%, co się stanie jeśli zwiększymy budżet reklamowy w TV o 10% etc.), co umożliwia marketerom optymalizację marketingowego miksu, poprzez dostosowanie poziomów każdej zmiennej marketingowej dla osiągnięcia najlepszych wyników ekonomicznych.
Wskazując, które działania marketingowe przynoszą najwyższy zwrot z inwestycji (ROI), firmy mogą skuteczniej alokować swoje budżety. Na przykład, jeśli model ujawni, że reklama cyfrowa generuje większą sprzedaż w przeliczeniu na wydaną złotówkę, w porównaniu z komunikacją w tradycyjnych mediach, firma może odpowiednio przesunąć fundusze. Systematyczny pomiar pomaga zatem w dostrajaniu strategii i szybkim reagowaniu na zmiany rynkowe.
Modele ujawniają też wpływ inwestycji marketingowych na kapitał czy wartość marki, co pozwala firmom wykorzystać te spostrzeżenia do opracowania strategii, poprawiających ich pozycję rynkową i przewagę konkurencyjną. Symulując różne scenariusze wydatkowania budżetów marketingowych, firmy mogą prognozować potencjalne wyniki różnych strategii przed ich wdrożeniem, zmniejszając ryzyko związane z decyzjami marketingowymi.
Pomimo swoich zalet, MMM stoi przed kilkoma wyzwaniami. Dokładność modeli zależy od jakości i szczegółowości zebranych danych. Niespójne, niekompletne lub ‘stronnicze’ dane mogą prowadzić do błędnych wniosków.
Poważnym wyzwaniem jest też integracja danych z różnych źródeł (np. kanałów online i offline). Rozróżnienie wpływu każdego działania marketingowego może być trudne ze względu na wzajemnie powiązane oddziaływanie marketingu mix (np. oddzielenie wpływu merchandisingu od oddziaływania reklam P-O-S). Modele atrybucji muszą uwzględniać synergie i nakładające się efekty, co zwiększa złożoność. Warto też zauważyć, iż w modelach bierze się pod uwagę skalę wykorzystania danego instrumentu (komunikacji w social mediach, w telewizji etc.), ale nie jego jakość.
Innymi słowy, przyjmuje się, że określona skala wydatków na wybrane działania marketingowe przynosi zawsze takie same efekty. A przecież warunki rynkowe stale ewoluują, zaś modele oparte są na danych historycznych, co sprawia że mogą niedokładnie przewidywać przyszłe wyniki. Poza tym, opracowanie i utrzymanie zaawansowanego MMM może wymagać dużych zasobów, specjalistycznych umiejętności i znacznych inwestycji, co ogranicza możliwości wykorzystania modelowania przez mniejsze firmy.
Pomimo wyzwań związanych z jakością danych, atrybucją i zmiennymi warunkami rynkowymi, korzyści płynące z modelowania w budowaniu sukcesu biznesowego są niezaprzeczalne. Ponieważ środowisko biznesowe staje się coraz bardziej oparte na danych, modelowanie marketingu-mix będzie ciągle istotnym elementem stosowania marketingu, pomagającym firmom poruszać się z powodzeniem po złożonym współczesnym rynku.
