Моделирование медиамикса: Как измерить эффективность маркетинга

Распределение бюджета на нужный канал в нужное время часто называют алхимией успешного маркетинга, однако эта магическая формула остается для многих недостижимой. На помощь приходит моделирование медиамикса - подход, основанный на данных и учитывающий всю сложность взаимодействия потребителей между различными каналами.

Моделирование медиамикса с годами претерпело значительные изменения и стало незаменимым инструментом в арсенале маркетолога. Цифровая эпоха изменила способы взаимодействия потребителей с брендами, перейдя от традиционных средств массовой информации, таких как телевидение и печать, к различным цифровым каналам, таким как социальные сети, поисковые системы и платформы электронной коммерции.

Эти достижения требуют гибкого и точного метода распределения маркетинговых бюджетов с учетом всего спектра точек соприкосновения с потребителем.

Генезис моделирования медиамикса

Концепция моделирования медиамикса не является изобретением нового времени. Этот термин был введен в 1949 году Нилом Борденом (Neil H. Borden), американским ученым, который работал профессором рекламы в Гарвардской высшей школе делового администрирования.

Она восходит к эпохе, когда предприятия в основном полагались на традиционные каналы радио-, печатной и телевизионной рекламы. Идея заключалась в том, чтобы определить, насколько каждый канал способствует достижению общих целей бизнеса, таких как продажи или узнаваемость бренда.

Доцифровая эпоха

Термин "маркетинг-микс" появился в 1960-х годах, а структурированный метод моделирования маркетинг-микса получил распространение среди маркетологов в 1980-1990-х годах.

В последнее время этот подход к моделированию вновь появился в цифровом ландшафте, что было вызвано такими препятствиями, как модификации конфиденциальности Apple, ограничение экосистем данных и постепенный отказ от использования cookies третьих сторон.

В доцифровую эпоху моделирование медиамикса было относительно простым, хотя и менее точным, чем сегодня. Основными доступными каналами были:

• Телевидение: Телевизионная реклама, являясь доминирующей силой, обычно занимала значительную долю в медиамиксе. Воздействие измерялось с помощью таких показателей, как охват, впечатления и GRP (Gross Rating Points).
  
  
• Радио: Несмотря на меньшую эффективность по сравнению с телевидением, радио обеспечивает географическое таргетирование и измеряется с помощью аналогичных показателей, таких как охват и частота.
  
  
• Печать: Газеты и журналы использовались как для широкого, так и для нишевого таргетинга. При планировании СМИ часто опирались на показатели тиражей и опросы читателей для оценки воздействия.

‍

Основное внимание было уделено расчету ROI (Return on Investment) для каждого канала с использованием элементарных статистических методов и данных опросов.

Эволюция в эпоху больших данных

С появлением цифровых платформ и аналитики больших данных моделирование медиамикса должно было претерпеть изменения. Неожиданно возникло огромное количество данных, которые необходимо было учитывать, начиная от количества кликов по цифровым объявлениям и заканчивая показателями вовлеченности в социальных сетях. Новый ландшафт предлагал:

• Детализация: Рекламодатели получили возможность глубоко погружаться в данные на уровне пользователей, изучая поведенческие и демографические сегменты, как никогда ранее.
  
  
• Анализ в режиме реального времени: В отличие от традиционных СМИ, цифровые платформы обеспечивают обратную связь в режиме реального времени, что позволяет оперативно проводить оптимизацию.
  
  
• Кросс-канальная атрибуция: Появились усовершенствованные алгоритмы, позволяющие решать задачи атрибуции по онлайн и офлайн каналам.
  
  
• Машинное обучение и искусственный интеллект: алгоритмы предиктивной аналитики и машинного обучения использовались для прогнозирования будущих результатов на основе исторических данных, что позволило более стратегически грамотно распределять медиабюджеты.

‍

Что такое моделирование медиамикса?

Моделирование медиамикса (МММ) - это метод статистического анализа, используемый в маркетинге для оценки эффективности различных медиаканалов в достижении конкретных бизнес-результатов. Используя передовые методы анализа, MMM позволяет маркетологам понять, как сочетание различных медиаканалов влияет на ключевые показатели эффективности (KPI), такие как ROI, привлечение клиентов и продажи.

Анализ состава медиаканалов позволяет решить такие вопросы, связанные с маркетингом, как:

• Какова отдача от инвестиций по каждому из используемых мною способов продвижения?
  
  
• Как внешние элементы влияют на общую прибыль моей организации?
  
  
• Каким образом приобретенные, собственные и покупные СМИ влияют на возврат инвестиций в мой бизнес?

‍

Данные, полученные с помощью MMM, позволяют маркетологам оптимизировать рекламные расходы и распределение средств, максимизируя прибыль.

Определение и основные компоненты

• Многоканальный анализ: При моделировании медиамикса оцениваются несколько рекламных каналов, таких как телевидение, цифровые технологии, печать и радио, для понимания их общего воздействия.
  
  
• Агрегация данных: Для проведения анализа используются исторические данные, часто на гранулярном уровне. Это могут быть данные о продажах, веб-трафике и поведении потребителей.
  
  
• Статистические алгоритмы: Для получения информации о вкладе каждого канала в достижение желаемого результата используются современные статистические методы, такие как регрессионный анализ.

‍

Цель и сфера применения

• Оптимизация рекламного бюджета: Основная цель моделирования медиамикса - определить наиболее эффективный способ распределения маркетинговых расходов по нескольким каналам.
  
  
• Измерение ROI: Еще одной важной задачей является измерение ROI различных медиаканалов, чтобы определить, какие из них работают недостаточно эффективно, а какие - слишком эффективно.
  
  
• Принятие стратегических решений: Сфера применения МММ выходит за рамки простого распределения бюджета. Она также используется при разработке стратегий высокого уровня, таких как выход на новые рынки, запуск новых продуктов или ребрендинг.
  
  
• Адаптация в реальном времени: В расширенной конфигурации МММ может быть динамичной, что позволяет корректировать маркетинговую стратегию в режиме реального времени на основе текущих результатов.

‍

Преимущества

• Анализ маркетинг-микса позволяет получить эмпирические данные для обоснования своих выводов, включая влияние сезонных колебаний или изменений в поведении потребителей.
  
  
• Он позволяет оценить традиционные оффлайновые рекламные каналы, такие как телевидение, радио и печатные СМИ.
  
  
• Подход является научно обоснованным, опирается на обширные массивы данных и использует общепринятые статистические методы, такие как регрессионный анализ.
  
  
• В мире, где все больше внимания уделяется конфиденциальности и защите данных, маркетинговый анализ выступает в качестве метода измерения, обеспечивающего соблюдение конфиденциальности пользователей.
  
  
• Методика дает ценную информацию о долгосрочном влиянии маркетинговых стратегий, помогая планировать и прогнозировать будущие продажи и рекламные инициативы.

‍

Ограничения

• Качество и доступность данных: Некачественные или неполные данные могут привести к неверным выводам, поэтому целостность данных имеет решающее значение для эффективного МММ.
  
  
• Сложность и необходимый опыт: Для эффективного проведения и интерпретации МММ требуется определенный уровень знаний и опыта.
  
  
• Временные и ресурсные затраты: Сбор, очистка и анализ данных могут занимать много времени и требовать значительных вычислительных ресурсов.
  
  
• Запаздывание эффекта: Некоторые медиаканалы могут иметь отложенный эффект, который трудно оценить количественно, что создает проблемы для точности модели.

‍

Почему моделирование медиамикса имеет решающее значение

Моделирование медиа-микса незаменимо для осмысления многоканальных данных и принятия важных решений. Оно не только помогает более грамотно распределять маркетинговый бюджет, но и обеспечивает более эффективное управление кампаниями, а также позволяет получить ценные сведения благодаря предиктивной аналитике для планирования на будущее.

Давайте подробнее разберемся, почему моделирование медиамикса имеет решающее значение:

Оптимизация маркетингового бюджета

• Распределение ресурсов: Количественная оценка возврата инвестиций (ROI) по каждому маркетинговому каналу позволяет распределять бюджет с целью максимизации отдачи. Это лучше, чем распределение бюджетов на основе интуиции или исторических данных, которые могут быть неактуальны сегодня.
  
  
• Экономическая эффективность: Понимание того, какие маркетинговые каналы обеспечивают наибольшую отдачу от затраченных средств, позволяет свести к минимуму нерациональные расходы. Это особенно важно в условиях жесткой конкуренции, когда оптимизированный маркетинговый бюджет позволяет отличить прибыль от убытков.
  
  
• Динамическая адаптация: То, что работало вчера, может не сработать завтра в условиях быстро меняющегося рынка. Моделирование медиамикса помогает корректировать бюджет в режиме реального времени, обеспечивая быструю адаптацию к динамике рынка.

‍

Эффективное управление кампаниями

• Целостное понимание: Моделирование медиамикса позволяет получить 360-градусное представление о ваших кампаниях. Совместный анализ данных по всем маркетинговым каналам позволяет выявить синергию и дублирование, которые не видны при изолированном рассмотрении каналов.
  
  
• Сравнительный анализ эффективности: Имея конкретные показатели успешности кампании, можно устанавливать реалистичные KPI и эффективно их отслеживать. Это обеспечивает подотчетность маркетинговой команды и согласованность кампаний с целями бизнеса.
  
  
• Креативная оптимизация: Знание того, какие каналы являются наиболее эффективными, также позволяет определить, где следует разместить наиболее привлекательный креативный контент, что повышает общую эффективность кампании.

‍

Предиктивная аналитика и перспективное планирование

• Сценарное планирование: Современные модели медиамикса позволяют моделировать различные сценарии бюджетирования для прогнозирования потенциальных результатов. Это неоценимо для разработки стратегий как краткосрочных кампаний, так и долгосрочных планов.
  
  
• Анализ поведения потребителей: Прогнозируя, как различные каналы влияют на поведение клиентов на разных этапах их пути, предиктивная аналитика позволяет получить практические выводы для формирования будущих стратегий.
  
  
• Тенденции рынка и сезонность: Понимание того, как рыночные тенденции и сезонные факторы влияют на эффективность каналов, может служить основой для планирования, помогая использовать возможности и избегать "подводных камней".

‍

Основные показатели

Понимание правильных показателей является ключевым для всех, кто приступает к моделированию медиамикса. Эти показатели позволяют получить целостную картину рекламных усилий по всем каналам и платформам. Они позволяют определить эффективность каждого носителя в рекламном комплексе и более грамотно распределить ресурсы.

ROI и ROAS

ROI (Return on Investment): Это классический показатель, используемый для определения рентабельности рекламной кампании. Он рассчитывается путем деления чистой прибыли от кампании на общие расходы на рекламу и умножения на 100 для получения процентного соотношения. Чем выше ROI, тем эффективнее рекламная кампания.

‍
ROAS (Return on Advertising Spend): Этот показатель аналогичен показателю ROI, но относится к конкретным рекламным мероприятиям. Он учитывает доход, полученный от конкретной рекламной кампании, и делит его на стоимость этой кампании. Как и ROI, более высокий ROAS свидетельствует о более эффективном расходовании средств.

Пожизненная ценность клиента (CLV)

Пожизненная ценность клиента представляет собой общую стоимость, которую клиент приносит вашему бизнесу за время сотрудничества с вашим брендом. Знание этого показателя позволяет понять, какую сумму можно потратить на привлечение нового клиента.

При моделировании медиамикса CLV помогает определить, какие каналы приносят клиентов, которые совершают покупки и продолжают взаимодействовать с вашим брендом в течение длительного времени.

Стоимость приобретения (CPA)

Показатель Cost Per Acquisition измеряет, во сколько обходится приобретение нового клиента с помощью определенного рекламного канала или кампании.

CPA имеет решающее значение, поскольку позволяет понять непосредственные затраты на рекламные усилия. Снижение CPA означает более эффективное привлечение клиентов, что напрямую влияет на ROI и ROAS.

Доля рынка и собственный капитал бренда

Доля рынка отражает долю продаж вашего бренда на конкретном рынке. Более высокая доля рынка, как правило, означает более сильное присутствие бренда. Собственный капитал бренда - это качественная метрика, учитывающая общественное восприятие и ценность, которую бренд придает своей продукции.

Моделирование медиамикса и реклама программатик : Пересечение

Моделирование медиамикса (МММ) и программатик реклама  значительно расширяют возможности маркетологов в области медиапланирования и закупок. Если МММ позволяет получить целостную картину эффективности различных маркетинговых каналов, то реклама на сайте Программатик обеспечивает автоматизацию и точное таргетирование.

В совокупности они повышают не только эффективность, но и результативность рекламных кампаний. В то время как системы Программатик получают данные в режиме реального времени для размещения рекламы, МММ использует эти данные для выработки стратегических рекомендаций. В результате получается симбиоз, в котором каждый подход усиливает сильные стороны другого, предоставляя рекламодателям комплексный набор инструментов для оптимизации ROI.

Почему им лучше вместе

• Комплексный анализ: Моделирование медиамикса предлагает анализ на макроуровне, учитывающий все медиаканалы, что позволяет понять общую картину. Программатик реклама, с другой стороны, специализируется на оптимизации на микроуровне в режиме реального времени. Сочетание этих двух методов позволяет получить комплексное, 360-градусное представление о медиаландшафте.
  
  
• Использование данных:  Программатик платформы генерируют огромное количество данных в режиме реального времени. При интеграции в MMM эти данные позволяют получить немедленные выводы, на которые можно оперативно реагировать, создавая более динамичную и оперативную медиастратегию.
  
  
• Оптимизация ресурсов: Использование обоих подходов позволяет предприятиям более эффективно распределять свои рекламные бюджеты. Они могут в режиме реального времени корректировать свои расходы на основе данных, полученных с помощью MMM, обеспечивая максимальную рентабельность инвестиций.

‍

Проблемы и решения

Фрагментация данных

• Задача: Фрагментация данных может стать серьезным препятствием при использовании различных источников данных - от веб-аналитики до CRM-систем.
  
  
• Решение: Внедрение единой платформы управления данными (DMP) поможет централизовать источники данных, что упростит интеграцию данных в платформы MMM и Программатик .

‍

Вопросы атрибуции

• Задача: Атрибуция в многоканальной маркетинговой среде может быть сложной, что приводит к трудностям в отнесении конверсий к конкретным каналам.
  
  
• Решение: Использование усовершенствованных моделей атрибуции в рамках моделирования медиамикса позволяет более тонко понять, как различные каналы влияют на конверсию, что дает возможность принимать более взвешенные решения при размещении рекламы в программатик .

‍

Независимо от того, используете ли вы различные платформы, ориентированные на спрос, или только наш сервис, вы, скорее всего, приобретаете медиа по различным каналам - от дисплейной рекламы до аудиопотоков и подключенного телевидения. Включение более детальных данных в модель маркетингового комплекса часто позволяет повысить точность результатов.

• Разделите провайдеров программатик на отдельные категории.
  
  
• В рамках этих категорий, далее подразделяя их по конкретным медиаканалам, которые вы используете с каждым партнером, обеспечивая уникальные записи для Connected TV, дисплейной рекламы и т.д.
  
  
• Различайте видеоплатформы и их форматы - например, не объединяйте в одну категорию телевизионное и онлайновое видео.

‍

Рассматривать программатик и прямые закупки как отдельные сущности в рамках этих каналов.

Пример компании, занимающейся спортивными ставками

Представьте, что ваша онлайновая букмекерская контора активизирует рекламные акции в преддверии Суперкубка.

Ваш маркетинговый бюджет на эту решающую неделю составляет 1 350 000 долл. Чтобы получить максимальную отдачу, вы используете различные тактические приемы: разработку контента для сайта, традиционную рекламу, рекламу в Интернете, кампании в социальных сетях, поисковые стратегии, маркетинг по электронной почте, участие в мероприятиях и конференциях.

С помощью моделирования медиамикса (MMM) можно точно распределить бюджет между этими каналами, получив представление о том, как каждый из них влияет на доход. Вот разбивка расходов по каналам на основе общего бюджета:

Как и в любом хорошем МММ, есть часть результатов, которая может служить базовым уровнем - это доход, который вы могли бы ожидать без каких-либо рекламных усилий.

Помимо этих конкретных каналов, ваш МММ должен включать в себя различные факторы влияния:

• Экономические данные: Не забывайте о таких элементах, как изменения в законодательстве, влияющие на ставки в Интернете, колебания потребительского доверия и располагаемого дохода, а также более широкие экономические условия, включая уровень безработицы.
  
  
• Анализ конкурентов: Следите за акциями, бонусами, запуском новых продуктов и рекламными стратегиями конкурентов.
  
  
• Информация о клиентах: Погружение в данные опросов, отзывов пользователей и аналитики их поведения на вашей платформе.

Почему калибровка с помощью рекламных экспериментов имеет решающее значение

Недавнее полевое исследование Harvard Business Review, проведенное среди специалистов по цифровому маркетингу, показало, что проведение рекламных экспериментов для точной настройки моделей является необходимым условием для уменьшения неточностей в прогнозах МММ. По данным других исследований, средняя коррекция калибровки составляет 25%.

• Агрегированные данные против персонализации: МММ надежны при работе с агрегированными данными, но они могут оказаться ненадежными, если ваши рекламные стратегии и конкурентная динамика различаются по каналам. Эта проблема становится актуальной при проведении высокоперсонализированных рекламных кампаний, характерных для цифровой рекламы.
  
  
• Экспериментальная проверка: Исследование показало, что калибровка с помощью рекламных экспериментов корректирует оценки ROAS (Return-On-Ad-Spend) на основе MMM в среднем на 15%.
  
  
• Нишевые рынки требуют большей калибровки: Нацеливание на индивидуальную аудиторию, особенно в США, потребовало наибольшей общей корректировки калибровки - 56%. Это говорит о том, что бренды, ориентированные на нишевые рынки, должны чаще проводить эксперименты для калибровки своих моделей.

‍

Рекламные эксперименты, рассчитанные на будущее

Те же ограничения в данных, которые делают МММ вновь ценным инструментом, влияют и на типы рекламных экспериментов, которые можно проводить. Эксперименты могут быть в большей степени сфокусированы на показателях на сайте или использовать методы дифференцированной конфиденциальности. Все более актуальными становятся также эксперименты с георекламой, когда определенные географические области подвергаются воздействию конкретных рекламных объявлений.

Подходы к калибровке МММ

• Качественное сходство: Сравните результаты МММ и рекламного эксперимента, чтобы убедиться в их совпадении. Если они не совпадают, скорректируйте параметры МММ до их совпадения.
  
  
• Выбор модели: Создайте несколько моделей и выберите ту, которая наиболее точно соответствует результатам рекламного эксперимента.
  
  
• Прямая интеграция: Непосредственное использование результатов экспериментов для оценки МММ. Это наиболее строгий, но и наиболее сложный для реализации подход.

‍

Как часто следует калибровать МММ?

Частота калибровки сильно зависит от размера бренда, целевой аудитории и количества каналов. Чем выше ежемесячные расходы на рекламу и чем больше каналов вы используете, тем чаще вам следует проводить калибровку MMM.

‍