Marketing Attribution
(MTA vs. MMM)

Nell'odiato panorama marketing in continua evoluzione, tutti noi cerchiamo costantemente nuovi modi per ottimizzare le nostre strategie di marketing e massimizzare il ritorno sugli investimenti. Un'area chiave di attenzione che sfugge ancora a molte aziende è la comprensione dell'efficacia dei diversi canali di marketing e dei punti di contatto nel guidare le conversioni dei clienti. Ecco dove entrano in gioco l'Attribuzione Multi-Touch (MTA) e il Marketing Mix Modeling (MMM), due potenti tecniche di analisi che ci aiutano a scoprire il vero impatto dei nostri sforzi di marketing.

Tuttavia, navigare nel mondo di MTA e MMM può essere intimidatorio per i professionisti senza un background in scienze dei dati. In questo articolo, vogliamo demistificare queste metodologie complesse in un modo facilmente comprensibile per i professionisti aziendali, indipendentemente dalla loro esperienza tecnica o ruolo funzionale.

Esploreremo i pro e i contro di MTA e MMM, discuteremo quando ha senso sfruttare ciascun metodo e esamineremo come gli sviluppi recenti nell'analisi di marketing stiano democratizzando l'accesso a questi potenti strumenti.

La Marketing Attribution (MTA vs. MMM) L'attribuzione di marketing è un aspetto cruciale della strategia di marketing poiché ci aiuta a comprendere l'efficacia dei nostri sforzi di marketing e ad allocare le risorse di conseguenza. Viviamo in un mondo guidato dai dati, e i marketer devono essere in grado di quantificare l'impatto delle proprie campagne e identificare quali canali o tattiche offrano i migliori risultati. Questa comprensione ci consente di ottimizzare le nostre strategie, prendere decisioni informate e migliorare il ritorno sugli investimenti (ROI).

Esistono due principali tecniche utilizzate per misurare l'attribuzione di marketing:

1. Attribuzione Multi-Touch (MTA)

2. Marketing Mix Modeling (MMM)

Mentre entrambi gli approcci mirano a quantificare l'impatto delle attività di marketing, lo fanno con metodologie drasticamente diverse e con diversi livelli di granularità.

Multi-Touch Attribution MTA è una tecnica di attribuzione di marketing che assegna un valore frazionario ai diversi punti di contatto di marketing nel percorso del cliente, dalla prima interazione alla conversione finale. MTA mira a fornire una comprensione più dettagliata del percorso del cliente, catturando l'efficacia dei singoli punti di contatto attraverso vari canali e fornendo ai professionisti del marketing informazioni su quali canali o tattiche offrano i migliori risultati.

Vantaggi dell'Attribuzione Multi-Touch:

1. Approfondimenti granulari sul percorso del cliente: MTA utilizza dati a livello utente per catturare l'efficacia dei singoli punti di contatto, consentendo ai marketer di comprendere quali interazioni specifiche contribuiscano alla conversione finale e identificare opportunità per ottimizzare le campagne.

2. Ottimizzazione in tempo reale: MTA fornisce dati quasi in tempo reale, consentendo ai marketer di apportare rapidamente modifiche alle campagne. Questo feedback in tempo reale consente ai responsabili del marketing di identificare i punti di contatto che non stanno funzionando e spostare risorse verso canali o tattiche più performanti.

3. Personalizzazione avanzata: I dati a livello utente di MTA consentono una migliore targeting e personalizzazione degli sforzi di marketing. I marketer possono adattare i messaggi e le offerte in base alle preferenze e ai comportamenti dei clienti, migliorando l'coinvolgimento, i tassi di conversione e la fedeltà del cliente.

Marketing Mix Modeling A differenza di MTA, il Marketing Mix Modeling (MMM) è una tecnica di attribuzione che utilizza dati storici aggregati e analisi statistica per comprendere l'impatto delle diverse attività di marketing sulle vendite. MMM è progettato per aiutare i marketer a prevedere come le modifiche negli investimenti di marketing tra i canali influiranno sui risultati delle vendite o su quanto saturato sia un canale. MMM aiuta i marketer a prendere decisioni informate sulla strategia di marketing complessiva e sull'allocazione del budget fornendo una visione più ampia e strategica delle prestazioni di marketing.

Vantaggi del Marketing Mix Modeling:

1. Vista completa dell'efficacia del marketing: MMM considera sia i canali online che offline (oltre ai media guadagnati, pagati e talvolta posseduti) e fattori esterni come la stagionalità, le promozioni e gli indicatori economici. Questo approccio olistico consente ai marketer di comprendere il contesto più ampio delle loro attività di marketing e di prendere decisioni informate sull'allocazione delle risorse e la pianificazione delle campagne.

2. Approfondimenti a lungo termine sull'impatto del marketing: MMM è adatto per catturare l'impatto a lungo termine delle campagne di marketing e degli sforzi di costruzione del marchio. Mentre MTA si concentra sui punti di contatto individuali e sulle interazioni a breve termine, MMM guarda all'immagine più ampia e considera gli effetti cumulativi delle attività di marketing nel tempo.

3. Minore suscettibilità ai bias e alle sfide nella raccolta dei dati: A differenza di MTA, MMM è meno influenzato dai bias e dai problemi legati al tracciamento dei cookie, agli ad-blocker e ad altre sfide nella raccolta dei dati. Poiché MMM utilizza dati storici aggregati anziché dati a livello utente, è meno suscettibile alle imprecisioni e alle lacune nei dati.

Quando utilizzare MTA o MMM? La scelta tra MTA e MMM dipende in gran parte dalle esigenze e dagli obiettivi specifici di un'azienda. MTA potrebbe essere l'opzione più adatta se un'azienda si concentra principalmente sui canali digitali e richiede l'ottimizzazione in tempo reale. D'altra parte, se un'azienda desidera una visione più ampia e strategica delle proprie prestazioni di marketing su vari canali, compresi quelli offline e le attività di PR, MMM potrebbe essere la scelta migliore.

Combinare MTA e MMM per approfondimenti completi È consigliabile combinare MTA e MMM per ottenere approfondimenti completi sull'efficacia del marketing. Sfruttando gli approfondimenti dettagliati e in tempo reale forniti da MTA e la prospettiva più ampia e a lungo termine offerta da MMM, è possibile sviluppare una comprensione completa delle prestazioni di marketing. Questo approccio combinato consente decisioni più accurate, una migliore pianificazione delle campagne e una migliore allocazione delle risorse.

L'importanza della qualità e dell'accuratezza dei dati Indipendentemente dal fatto che si scelga MTA, MMM o una combinazione dei due, la qualità e l'accuratezza dei dati giocano un ruolo cruciale nel successo degli sforzi di attribuzione del marketing. Assicurarsi che i dati siano puliti, coerenti e aggiornati è essenziale per ottenere approfondimenti significativi e azionabili dai modelli di attribuzione.

Data quality audits, una corretta governance dei dati e l'implementazione di controlli di qualità dei dati possono contribuire a mantenere l'integrità dei dati e a migliorare l'efficacia complessiva della strategia di attribuzione del marketing.

A misura che le normative sulla privacy e le tecnologie di tracciamento continuano a evolversi, le aziende devono adattare di conseguenza le loro strategie di attribuzione del marketing. Restare informati sulle modifiche alle leggi sulla privacy, come il GDPR e il CCPA (e ora il prossimo CPA), nonché sugli sviluppi nelle tecnologie di tracciamento, è essenziale per garantire la conformità e assicurare la continuità dell'efficacia dei modelli di attribuzione. Affrontando in modo proattivo queste sfide e cercando nuove soluzioni innovative, è possibile garantire che gli sforzi di attribuzione del marketing rimangano rilevanti e impattanti in un panorama in continua evoluzione.

La democratizzazione delle analisi apre nuove porte Storicamente, era possibile ottenere studi di efficacia e ottimizzazione del marketing solo se si era disposti ad attendere 12-16 settimane e a sborsare almeno $150.000. L'avvento del software open source, la democratizzazione delle tecniche di analisi avanzate e gli investimenti nella ricerca delle scienze dei dati da parte dei giganti tecnologici hanno reso soluzioni di analisi sofisticate accessibili alle masse.

Mentre la maggior parte delle piccole e medie imprese (compresi molti studi di pubblicità) ha ancora bisogno di più risorse umane o tecnologiche per eseguire MMM, il costo e lo sforzo per eseguire MMM in-house sono diminuiti significativamente.

Progetto Robyn di Meta è un solido toolkit open source che incoraggio tutti a esaminare. Robyn è un pacchetto semi-automatico per MMM che può gestire la costruzione di modelli, inclusa la messa a punto degli iperparametri, l'analisi descrittiva (ad esempio, la quota di spesa pubblicitaria rispetto all'impatto) e l'ottimizzazione della spesa marketing. Al momento è disponibile per R, e il team sta lavorando a una versione in Python. L'ho provato e sono rimasto molto soddisfatto dei risultati.

Esempio di output del modello di Robyn: Quanto contribuisce ciascuna leva di marketing al totale delle vendite?

Esempio di output di modellizzazione del budget di Robyn: come dovremmo cambiare il nostro mix di marketing per ottimizzare i risultati delle vendite?

Alla luce della continua evoluzione dell'analisi di marketing, stanno emergendo soluzioni innovative come Cassandra per democratizzare ulteriormente l'accesso a MMM. Cassandra è una piattaforma all'avanguardia progettata per fornire a imprese di tutte le dimensioni gli strumenti necessari per analizzare ed ottimizzare efficacemente i loro sforzi di marketing, a una frazione del costo che la maggior parte delle società di consulenza in marketing applica.

Per saperne di più sulle caratteristiche e i vantaggi unici di Cassandra, siamo entusiasti di presentare un'introduzione del loro co-fondatore e CEO, che condividerà le sue opinioni su come questa potente piattaforma sta trasformando il panorama dell'analisi di marketing.

Un'introduzione a Cassandra: una rivoluzionaria per l'analisi di marketing Di Gabriele Franco, CEO di Cassandra

Perché esiste Cassandra? Prima di avviare Cassandra, ho lavorato presso la mia agenzia di marketing, Hybrida.io, dove abbiamo gestito oltre 12 milioni di dollari di investimenti pubblicitari per i nostri clienti. Ho capito che avevamo bisogno di un modo scientifico per allocare gli investimenti di marketing dei nostri clienti per ottenere il massimo ROI da essi. Abbiamo iniziato a testare MMM e abbiamo capito che la maggior parte delle aziende che non disponevano di un team di scienziati dei dati non poteva accedere a metodologie scientifiche perché erano costose (oltre $100.000 a progetto) ed estremamente lente. Ogni progetto richiedeva sei mesi per ottenere risultati.

Questa realizzazione ci ha portato a sviluppare Cassandra, una piattaforma di analisi di marketing automatizzata che fornisce approfondimenti MMM rapidi, accessibili e azionabili.

Come gestire il servizio di modellizzazione del marketing mix (vecchio modo vs. nuovo modo) Il vecchio modo:

1. Raccolta dei dati: raccogliere dati storici di marketing e vendite dai clienti, tra cui spesa pubblicitaria, promozioni, prezzi, distribuzione e altro.

2. Preparazione dei dati: pulire e organizzare i dati con precisione e coerenza, affrontando valori anomali, dati mancanti e incongruenze di formato.

3. Selezione del modello: scegliere un modello statistico adeguato, come la regressione lineare, l'analisi delle serie temporali o algoritmi di machine learning.

4. Taratura del modello: addestrare il modello con i dati preparati, regolando i parametri per minimizzare gli errori e massimizzare la precisione predittiva.

5. Convalida del modello: confrontare le previsioni del modello con i dati effettivi di vendita, assicurando una rappresentazione accurata dell'impatto dei canali di marketing sulle vendite.

6. Generazione di approfondimenti: analizzare i risultati del modello per identificare approfondimenti e raccomandazioni, come canali efficaci, riallocazione di budget o aggiustamenti strategici.

7. Reporting: creare un rapporto completo facilmente comprensibile con supporti visivi per presentare i risultati e le raccomandazioni dell'analisi di MMM.

8. Supporto continuo: assistere i clienti nell'implementazione delle raccomandazioni di MMM, offrendo verifiche periodiche delle prestazioni e aggiornamenti del modello in base ai nuovi dati disponibili.

Il nuovo modo: Con Cassandra, puoi automatizzare tutte queste parti a un prezzo molto conveniente e iniziare a eseguire il tuo primo MMM in un'ora.

Il nostro obiettivo era creare un prodotto che persino i marketer non tecnici potessero utilizzare, rendendolo semplice e accessibile per le imprese di tutte le dimensioni. Con Cassandra, gli utenti possono creare il proprio mix di marketing, simulare decisioni di allocazione del budget di marketing e analizzare facilmente vari scenari in quattro semplici passi:

Passaggio 1: Connettere i propri dati e rispondere al modulo Passaggio 2: Allenare il proprio MMM nel cloud Passaggio 3: Sbloccare i propri approfondimenti MMM Passaggio 4: Simulare scenari di spesa con il proprio allocatore di budget di marketing

Un'opportunità per i brand: caso di studio Cura of Sweden Grazie a Cassandra, i brand possono ora ottimizzare il loro mix di marketing misurando il vero impatto incrementale di ciascuna attività di marketing. Possono allocare il budget di marketing su vari canali media, identificare livelli di investimento ottimali per ciascun canale e determinare se stanno spendendo troppo o troppo poco in aree specifiche. In media, i nostri clienti registrano un aumento del ROI superiore al 30%, aiutandoli a ottenere risultati migliori e far crescere le loro attività.

Una delle nostre collaborazioni di successo è stata con Cura of Sweden, un'azienda svedese che sviluppa prodotti innovativi di alta qualità per il miglioramento del sonno e la salute del sonno. Cura Sweden ha affrontato sfide nella fase di internazionalizzazione del proprio brand in diversi paesi, cercando al contempo di mantenere i costi marginali in linea con le proprie previsioni finanziarie. Hanno scoperto che l'Attribuzione Multi-Touch (MTA) tramite Google Analytics era insufficiente a causa del lungo tempo tra l'interazione e l'acquisto, il che rendeva impossibile tracciare con precisione le prestazioni e la contribuzione di ciascun investimento alle vendite.

Per affrontare queste sfide, l'azienda ha utilizzato Cassandra per analizzare il proprio mix media e sviluppare un piano media personalizzato per massimizzare le vendite. Utilizzando l'allocatore di budget, hanno potuto simulare scenari di investimento e migliorare l'efficacia dei loro canali di marketing.

La collaborazione con Cura of Sweden ha comportato un notevole miglioramento del budget pubblicitario, degli ordini pagati totali e del costo per conversione. In particolare, hanno registrato un: Aumento dell'86% degli ordini da media a pagamento Riduzione del 16% del costo per conversione Aumento del 52% del budget di marketing investito Cassandra ha identificato quali canali di marketing fornivano il miglior ROI e ha ottimizzato il loro mix media di conseguenza, con un notevole miglioramento delle vendite e dell'allocazione del budget pubblicitario.

Opportunità di generazione di entrate incrementali per le agenzie La Modellizzazione del Mix di Marketing non è solo un'opportunità per i brand di aumentare il loro ROI. Le agenzie possono anche sfruttare questa tendenza per offrire servizi di consulenza in MMM ai loro clienti.

La pubblicità è diventata più scientifica che mai, ed è essenziale per le agenzie disporre di solide competenze analitiche per soddisfare le esigenze dei clienti. Le agenzie che possono offrire servizi di analisi del marketing mix possono distinguersi nel mercato e creare nuove fonti di reddito.

Ricapitolando L'attribuzione del marketing è essenziale per misurare l'efficacia delle attività di marketing e ottimizzare i budget. MTA e MMM sono due approcci chiave per ottenere queste informazioni, ognuno con i propri vantaggi.

MTA fornisce una comprensione dettagliata del percorso del cliente e offre opportunità di ottimizzazione in tempo reale, ideale per i brand che si concentrano principalmente sui canali digitali.

MMM offre una visione più ampia delle prestazioni di marketing e considera sia i canali online che offline, ed è adatto per catturare l'impatto a lungo termine delle campagne di marketing.

La combinazione di MTA e MMM può fornire una comprensione completa delle prestazioni del marketing.

La qualità e l'accuratezza dei dati sono fondamentali per l'efficacia delle analisi di attribuzione del marketing.

La democratizzazione delle analisi sta rendendo queste potenti tecniche più accessibili alle piccole e medie imprese attraverso soluzioni innovative come Cassandra.

Le opportunità di incremento delle entrate per i brand e le agenzie si basano su una migliore comprensione delle prestazioni di marketing e la capacità di ottimizzare i budget.

In sintesi, comprendere come funziona l'attribuzione del marketing e sfruttare i vantaggi di strumenti e piattaforme innovativi può fare la differenza nel successo delle strategie di marketing e nell'ottimizzazione del ROI. Con soluzioni come Cassandra e l'accessibilità crescente di queste metodologie, le aziende di tutte le dimensioni possono sfruttare l'analisi del marketing per guidare decisioni più informate e strategie più efficaci.

Infine, mentre gli strumenti e le tecniche di analisi del marketing continuano a evolversi, è fondamentale rimanere flessibili e aperti alle nuove opportunità. La chiave per una strategia di attribuzione del marketing di successo è adattarsi ai cambiamenti, mantenendo l'attenzione sui dati di alta qualità e continuando a cercare modi innovativi per ottimizzare le tue attività di marketing.