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Marketing mix modeling e incrementalità: come analizzare le performance in un mondo privacy-first

Valentina Tortolini

“Metà dei soldi che spendo in pubblicità è sprecata, il problema è che non so di quale metà si tratti”.

 

Questa famosa citazione di John Wanamaker, commerciante americano di successo e precursore del marketing, è stata pronunciata più di 100 anni fa. Purtroppo per molte aziende, le cose non sono cambiate molto. 

Al contrario, le nuove normative in materia di privacy e trasferimento di dati e la concorrenza sempre più alta rischiano di peggiorare la situazione. 

Recentissima la notizia del nuovo accordo tra UE e USA proprio sul tema del trasferimento dei dati oltreoceano, in vigore dall’11 luglio, che di fatto pone in essere un terzo privacy shield, risolvendo una questione spinosa aperta da oltre un anno. 

Finché la conformità di questo accordo non verrà rimessa in discussione dagli attivisti per i diritti digitali, il privacy shield garantisce infatti serenità per i marketer e i digital advertiser con campagne attive su mercati internazionali, sebbene il web cookieless e la centralità dei diritti dell’utente non vengano affatto meno, anzi.

La domanda sorge allora spontanea: come gestire al meglio e come misurare correttamente le proprie attività di advertising in un mondo privacy-first?

Se da una parte, infatti, gli utenti chiedono maggior controllo e trasparenza sui dati che vengono raccolti, stiamo assistendo a un grande cambio di passo in ambito normativo, dove GDPR, CCPA, e-privacy e altri quadri normativi introducono diverse soluzioni per tutelare gli utenti e gestire al meglio la condivisione dei dati.

C’è da considerare poi anche il cambio del regolamento degli aggiornamenti dei browser Safari, FireFox Edge, Opera, con cookies bloccati e di conseguenza protocolli di misurazione limitati

In uno scenario dove gli strumenti di attribution non funzionano più così accuratamente, l’impatto sul business si traduce in: 

  • Performance non chiare
  • CPA in aumento
  • ROI difficili da analizzare

Come abbiamo visto la misurazione e l’attribuzione per canale delle conversioni risulta complicata, e i marketer spesso non sono ancora in grado di rispondere a due domande fondamentali: 

  • Quante conversioni ottenute sarebbero avvenute senza fare nulla?
  • Quante conversioni sono realmente attribuibili ad ogni canale?

Riuscire a rispondere a domande di questo tipo permetterebbe di avere veramente pieno controllo sulle attività di marketing. 

Cos’è il Marketing Mix Modeling e come funziona

Il Marketing Mix Model rappresenta una svolta in questo panorama, perché permette di analizzare l’impatto sulle vendite incrementali delle attività di marketing e non, con un approccio privacy-friendly e data-driven.

Questo modello è infatti in grado di calcolare la baseline – cioè tutte le vendite che sarebbero avvenute anche senza attività di marketing – e quali conversioni sono attribuibili ad ogni singolo canale.

L’algoritmo viene nutrito solo da dati aggregati: impressioni, sessioni, conversioni, informazioni di costo e risultati in termini di revenue. Questi dati proprietari possono essere raccolti senza identificare e profilare l’utente, e per questo sono sempre a disposizione, perché non saranno mai influenzate o limitate da nuove leggi sulla privacy o decisioni istituzionali. 

Per valutare anche l’andamento macro-economico del contesto, questi dati sono integrati con quelli relativi alla competizione o alla domanda dello specifico prodotto/servizio. In questo senso vengono presi in considerazione dati generali – come il costo medio dei prodotti sul mercato, i dati di inflazione o il tasso di occupazione – ma anche informazioni più specifiche, come per esempio i dati di mobilità delle persone ottenuti da Google Maps, che si sono rivelati utilissimi per modellare e gestire il periodo di pandemia

L’Analysts guide to MMM di Robyn – il package MMM Open Source di Meta – ci viene in aiuto con una metafora che ci permette di comprendere a fondo le potenzialità di questo strumento: “Pensa al Marketing Mix Model come a smontare a ritroso una torta. Immagina di andare in un ristorante e ordinare un dolce, la torta è deliziosa. Vuoi scoprire quali ingredienti sono stati inseriti nella torta in modo da poterla preparare da solo. Scopri la ricetta e sei a posto! Ora puoi ricreare con successo questo dolce ogni volta che vuoi, e potresti voler sperimentare la ricetta e vedere se è altrettanto deliziosa con altri ingredienti, o quale quantità di ingredienti può apportare risultati gustosi ancora migliori.”

Di fatto, i modelli MMM consentono di comprendere meglio i fattori (ingredienti) che influenzano il KPI aziendale (la torta) nel tempo, consentendo più flessibilità per tutta la strategia. 

Gli apporti fondamentali sono sostanzialmente due: il contributo sul fatturato e il controllo sul budget, per riuscire a capire le attuali performance e su quale canale/mezzo si possono aumentare o ridurre gli investimenti.

Una soluzione end-to-end per applicare il Marketing Mix Modeling 

I principali vantaggi della soluzione MMM di Bytek sono la velocità di esecuzione, la solida base di dati first-party e il potenziale di previsione sugli scenari futuri. 

Pur adattandosi al caso specifico e alle esigenze di ogni azienda si compone di 6 fasi principali.

  • Business understanding

La prima fase è dedicata a un confronto tra il nostro team e quello aziendale per definire:

    • Obiettivi di Business
    • KPI da monitorare
  • Canali attivi
  • Variabili impattanti per il business come la stagionalità, le promozioni, etc.

Questo permette di decidere quali dati di ingresso utilizzare per mettere a punto analisi statistiche e descrittive più pertinenti e accurate possibili.

  1. Data Pipelines Automatizzate

La seconda fase è dedicata alla raccolta di raccolta dati da tutte le fonti disponibili, per centralizzarli in un unico Data Warehouse.

Questa operazione permette di sbloccare informazioni essenziali, come il margine di contribuzione, l’analisi dei profitti e l’attribuzione reale dell’ultimo clic, etc

  1. 100% Data Integrity

In questa fase si analizzano campioni di dati grezzi e li si confronta con le informazioni direttamente dalla fonte.

Una volta assicurati che non ci siano discrepanze nei dati grezzi, si ripete il processo per tutti quelli aggregati.

  1. Data Exploration & Modeling

In questa fase di esplorazione e modellazione dei dati disponibili, la piattaforma Bytek esplora e impara dai dati specifici di ogni azienda, creando e testando un modello ad hoc.

  1. Budget Allocation

Attraverso sofisticati algoritmi di ottimizzazione, si mette a punto la migliore distribuzione del budget tra i tipi di campagna al fine di massimizzare le conversioni o le vendite.

Questi algoritmi sono ottimizzati per prendere in considerazione diversi aspetti: dalle festività imminenti, all’impatto della stagionalità, ai punti di saturazione dei canali e così via.

  1. All the data in one place

Tutti i dati vengono ripuliti, organizzati e aggregati prima di essere visualizzati in dashboard dove saranno rese disponibili tutte le informazioni sulle prestazioni di marketing e crescita.

Grazie agli insight condivisi, sarà possibile definire Tattiche ed Azioni basate sugli Insights Strategici così da implementare una vera e propria attivazione del dato.

Infatti, l’approccio di Marketing Mix Modeling di Bytek può essere inserito in un framework ancora più completo di Data Empowerment: per una strategia più ampia di raccolta, arricchimento e attivazione dei tuoi dati aziendali.