À medida que as empresas evoluem para satisfazer as exigências dos consumidores por mais privacidade, os fundamentos da medição dos meios de comunicação social também estão a mudar. Os profissionais de marketing ainda estão entendendo como o potencial de perda de cookies afetará seus negócios nos próximos anos. Em busca de soluções, marcas de alcance global como ASUS e Resident adicionaram uma estratégia testada ao longo do tempo aos seus kits de ferramentas de medição: modelagem de mix de marketing (MMM). Considerado muito envolvido, muito lento ou importante apenas para anunciantes de TV, o MMM provou ser altamente resiliente na era moderna devido à sua dependência de dados agregados e amigáveis ​​à privacidade para medir o impacto nas vendas e o ROI de marketing.
O MMM pode ser usado para informar decisões orçamentárias entre canais, medir o impacto holístico da mídia e apoiar a otimização estratégica e tática em todas as plataformas. Antes de mergulhar na implementação, vamos desmascarar os equívocos comuns sobre o MMM que impedem algumas empresas:
- Mito: o MMM é apenas para anunciantes de marca que desejam medir a TV: no passado, o MMM era usado principalmente por empresas que não tinham dados granulares. Agora, está ganhando força com anunciantes de resposta direta porque ajuda a preencher lacunas nos sistemas de medição existentes. O MMM de hoje é mais acessível. É mais frequentemente usado por empresas que possuem um mix de mídia diversificado (sem nenhum canal de mídia superindexado em gastos) e até um ano de dados de desempenho para extrair.
- Mito: não precisamos do MMM porque já usamos atribuição multitoque ou de último clique: a maioria dos modelos de atribuição será afetada por menos acesso a dados de terceiros devido a alterações nas políticas do navegador e outras mudanças. É importante usar vários sistemas de medição para obter resultados mais confiáveis. É aí que entra o MMM. Ele pode ser usado para complementar outros aprendizados de atribuição, aproximar você de uma verdadeira compreensão do desempenho, apoiar decisões importantes de orçamento e otimização e reforçar o planejamento de cenários.
- Mito: O MMM consome muitos recursos e leva muito tempo: A pesquisa e a metodologia por trás do MMM evoluíram significativamente. Novas inovações reduziram drasticamente os requisitos de recursos e de tempo. Os insights de modelagem agora podem ser gerados mensalmente ou com mais frequência, se necessário, com base em apenas seis a 12 meses de dados históricos granulares.
Como implementar o MMM
Existem duas maneiras de implementar o MMM: faça você mesmo ou trabalhe com um parceiro. Muitas empresas começam com uma abordagem DIY para MMM, mas saber por onde começar pode ser um desafio. Há também um mundo de opções de parceiros disponíveis para atender às necessidades de modelagem do seu negócio – desde plataformas SaaS de autoatendimento até modelos de serviço completo que suportam coleta, interpretação e recomendações de dados.