Il mondo del marketing sta vivendo una fase di rapida trasformazione. L'avvento del digitale prima e lo sviluppo dell'intelligenza artificiale poi hanno rivoluzionato il modo in cui le aziende comunicano con i propri clienti e prospect. Tuttavia, questi cambiamenti hanno anche reso più complesso capire quali canali e touchpoint siano realmente efficaci nel guidare le vendite e la crescita del business.
In questo contesto, il Media Mix Modeling (MMM) sta emergendo come uno strumento analitico fondamentale per ottimizzare gli investimenti di marketing across-the-board, integrando dati offline e online per mappare il customer journey end-to-end.
Cos'è il Media Mix Modeling e perché è importante
Il Media Mix Modeling è una tecnica statistica avanzata che permette di quantificare il contributo di ogni canale media agli obiettivi di business.
In parole semplici, il MMM aiuta a capire quale percentuale delle vendite o dei lead generati è attribuibile alla TV, al digital advertising, alle email, agli eventi dal vivo e così via.
Questa analisi è preziosa perché consente di:
Ottimizzare gli investimenti sui canali più efficaci
Ridimensionare o eliminare attività su canali poco produttivi
Simulare l'impatto di futuri cambi di budget e mix
Misurare il ROI multicanale di campagne integrate on e offline
Rispetto ad approcci più basici come il last-click attribution o il multi-touch attribution, il MMM fornisce metriche più accurate e actionable grazie alla sua natura olistica e alla capacità di isolare il contributo di ogni canale anche dove sono presenti interazioni cross-channel.
In sintesi, è uno strumento indispensabile per guidare al meglio le decisioni strategiche e operative del marketing mix nel suo complesso.
Ovviamente, pochi lo sanno usare. E, incredibilmente, in Italia è del tutto ignorato al di fuori delle grandi aziende strutturate. Un vero peccato.
I vantaggi del Media Mix Modeling
Ecco i principali benefici derivanti dall'implementazione di un modello avanzato di Media Mix Modeling:
1. Visione olistica del customer journey
Il MMM mappa il percorso end-to-end dei clienti attraverso i diversi touchpoint online e offline. Questo permette di identificare i canali più influenti in ogni fase del funnel e di attivare di conseguenza le leve giuste per ingaggiare, convertire e fidelizzare i clienti target.
2. Ottimizzazione continua del marketing mix
Grazie alla quantificazione dell'impatto di ogni canale, è possibile distribuire gli investimenti dove sono più efficaci, massimizzando i ritorni. Il modello permette anche di simulare scenari alternativi e supporta l'ottimizzazione continua del mix.
3. Misurazione più accurata del ROI
Rispetto ad approcci come il last-click attribution, il MMM fornisce metriche di ROI e payback più precise e realistiche. Questo è cruciale per prendere decisioni informate ed evitare di sottovalutare o sopravvalutare alcuni canali.
4. Migliore collaborazione cross-funzionale
La visione olistica favorisce il lavoro integrato e sinergico tra i team specializzati sui singoli canali (SEO, social ads, email marketing, etc.) poiché rende evidente il contributo di ciascuno agli obiettivi complessivi.
5. Pianificazione media data-driven
Con il MMM le simulazioni predittive guidano la pianificazione ottimale dei budget e l'allocazione delle risorse in modo agile e flessibile nel tempo, massimizzando i ritorni degli investimenti.
6. Brand equity measurement
Oltre alla misurazione dell'efficacia a breve termine, il MMM quantifica anche l'impatto di lungo periodo dell'advertising sulla brand equity e sulla customer lifetime value. Questo aspetto è critico per guidare al meglio gli investimenti.
Media Mix Modeling vs Multi-Touch Attribution
Nell'ambito del marketing analytics, il Media Mix Modeling viene spesso contrapposto ai modelli di Multi-Touch Attribution (MTA) quale approccio più evoluto e sofisticato per tracciare e ottimizzare le customer journey cross-canale.
In breve, ecco le principali differenze:
Il MTA assegna credito ai touchpoint sulla base di regole predefinite (es. 40% al first touch, 40% all'ultimo, 20% ai touchpoint intermedi). Il MMM determina il contributo di ciascun canale tramite algoritmi statistici.
Il MTA si focalizza solo sui touchpoint digitali tracciabili (ad es. Google Ads, email, social ads). Il MMM integra anche dati offline (TV, radio, eventi, etc.) per una visione olistica.
Il MTA ha una prospettiva tattica e short-term. Il MMM ottimizza gli investimenti per massimizzare i ritorni anche nel lungo periodo.
Il MTA non è in grado di isolare gli effetti incrociati tra i diversi canali. Il MMM li quantifica tramite tecniche econometriche.
In sintesi, per una pianificazione integrata e un'ottimizzazione strategica degli investimenti di marketing il Media Mix Modeling rappresenta il gold standard tra gli approcci disponibili oggi sul mercato.
Implementazione del Media Mix Modeling
L'implementazione di un modello accurato di Media Mix Modeling richiede un approccio strutturato basato sulle seguenti fasi chiave:
1. Raccolta dati
In primo luogo, è necessario raccogliere e connettere tra loro i dati disponibili relativi a:
Budget media per canale (spese pubblicitarie)
Volumi di esposizione generati per canale (impression, GRP o altre metriche di reach)
Risultati di vendita e altri KPI di marketing
2. Pulizia e organizzazione dei dati
I dati grezzi vengono poi puliti, organizzati in una struttura standardizzata e integrati in un database unico. Particolare attenzione va dedicata alla gestione di missing data e outliers.
3. Analisi esplorativa e preparazione features
Questa fase prevede analisi statistiche e grafiche per comprendere le relazioni tra variabili e derivare nuove features rilevanti da includere nel modello (trend, stagionalità, dinamiche competitive, etc.)
4. Modellazione statistica
Si applicano quindi tecniche econometriche quali regressioni, modelli bayesiani, machine learning e intelligenza artificiale per quantificare in modo robusto gli effetti di ciascun canale e delle loro interazioni.
5. Validazione e test
Infine, è essenziale convalidare accuratamente i risultati tramite tecniche statistiche, test di significatività, e confronto con benchmark esterni per garantire l'affidabilità del modello.
Il risultato finale è una piattaforma self-service che permette di analizzare il contributo storico di ogni leva di marketing e di simulare scenari predittivi a supporto della pianificazione.
Questo non significa non sia possibile per le aziende iniziare con programmi fatti in casa, con dati collezionati e ripuliti a mano, e fogli di calcolo.
Il nostro consiglio è sempre di iniziare "slow" e poi aumentare. Non sovrastrutturatevi troppo presto!
Strumenti di MMM
È molto complicato compilare una lista degli strumenti di Media Mix Modeling disponibili alle aziende, sia perché il mercato è in piena evoluzione, sia perché molti tool sono inaccessibili per le piccole realtà. Tuttavia tentiamo un elenco non esaustivo.
Nielsen Marketing Mix Modeling. Una solida soluzione MMM di Nielsen che sfrutta analisi avanzate e algoritmi di apprendimento automatico. Aiuta a ottimizzare la spesa del marketing mix tra i vari canali.
Meta (Facebook) Robyn. Uno strumento MMM open-source di Meta. Consente di modellare l'impatto del marketing e le simulazioni per ottimizzare l'allocazione del budget.
Google Lightweight MMM. Strumento gratuito di Google in Python per la modellazione del media mix, incentrato sull'attribuzione multicanale. È open-source e facile da implementare.
Invoca. Fornisce dati di call tracking e analisi per migliorare i modelli di media mix. Aiuta ad attribuire i canali offline in modo più accurato.
ChannelMix. Piattaforma SaaS specializzata in MMM. Offre modelli integrati per l'ottimizzazione del marketing mix e l'allocazione del budget.
Bytek. Fornitore di terze parti focalizzato su modelli econometrici avanzati per quantificare i contributi dei canali e simulare scenari.
La scelta dipende dalle esigenze, dal budget, dalla maturità analitica e dalle risorse disponibili internamente per implementare il MMM. Ma tutti questi strumenti possono aiutare a ottimizzare le decisioni di marketing mix.
Casi di successo
Di seguito alcuni esempi di grandi aziende che hanno implementato il Media Mix Modeling ottenendo ritorni significativi dai propri investimenti di marketing:
L'Oréal
Il colosso francese dei cosmetici utilizza modelli avanzati per ottimizzare il mix tra TV, digital e altri canali in oltre 60 paesi, con un incremento del ROI invidiabile.
Mondelez
L'azienda alimentare ha potenziato il MMM con tecniche di intelligenza artificiale per una pianificazione 4 volte più rapida e una crescita delle vendite a parità di budget.
Toyota
Il produttore auto giapponese ha implementato un sistema di Marketing Mix Modeling per attribuire in modo granulare il credito delle vendite ai vari canali media, guidando allocazioni di budget più efficaci.
Netflix
La celebre piattaforma di video streaming utilizza il MMM per ottimizzare il mix tra investimenti in contenuti originali e spese di marketing al fine di massimizzare la crescita degli abbonati.
Leroy Merlin
La catena retail francese di bricolage e fai-da-te ha ridotto significativamente le inefficienze grazie all'ottimizzazione continua del mix online/offline guidata da modelli econometrici.
Sfide e prospettive future
Nonostante i significativi vantaggi, l'implementazione del Media Mix Modeling presenta ancora alcune sfide da affrontare:
Integrazione continua di nuovi dati e canali emergenti
Metriche sempre più granulari e touchpoint-based
Privacy e gestione dati in un contesto post-cookie
Agilità e automazione crescenti
Intelligenza artificiale e machine learning per modelli predittivi più accurati
Tuttavia, gli analytics leader a livello mondiale concordano sul fatto che il MMM sia destinato a diventare sempre più centrale nel guidare le strategie e gli investimenti di marketing, man mano che il panorama dei media e le aspettative dei consumatori continuano la loro rapida evoluzione.
Per le aziende e le agenzie che sapranno cogliere questa sfida, implementando le competenze e le soluzioni tecnologiche più innovative, il MMM rappresenterà un vantaggio competitivo strategico per il successo futuro.
Conclusioni
In sintesi, il Media Mix Modeling è ormai maturo per essere adottato su larga scala come nuovo paradigma per un marketing data-driven, integrato e ottimizzato strategicamente.
Grazie alla sua capacità unica di mappare e quantificare gli effetti incrociati di tutti i canali, il MMM guida le aziende verso decisioni più informate e un'allocazione delle risorse realmente efficace, massimizzando i ritorni di business.
Per questo, la sua importanza è destinata a crescere ulteriormente negli anni a venire. Le realtà che sapranno cogliere questa opportunità ne trarranno un vantaggio competitivo decisivo rispetto ai concorrenti. Il MMM rappresenta il futuro del marketing mix optimization: una sfida che nessun CMO può permettersi di ignorare.
Deep Marketing è in prima fila impegnata per sviluppare soluzioni di MMM alla portata dei brand piccoli e grandi, e scalabili. Se sei interessato, contattaci senza impegno.