In gesprek met onze klanten blijkt dat veel CMO’s geen scherp beeld hebben van bij de effectiviteit van hun marketinginspanningen. En dat in een tijd waarin we alles kunnen meten! In praktijk blijkt dat marketeers vooral inzicht hebben in de korte termijn metrics, maar onvoldoende in (middel)lange termijn groei. Met andere woorden men weet dat er een sales uplift is, tijdens een impactvolle campagne (of promotie). Maar wat deze campagne (of promotie) doet voor het merk en de sales gedurende de rest van het jaar blijkt een black box. Tel daarbij op dat de korte termijn inzichten van attributie modellen steeds minder betrouwbaar worden door het wegvallen van cookies, dan kunnen we niet anders dan tot de conclusie komen dat we moeten doorpakken op meer wetenschappelijke onderbouwing van de moderne marketingstrategie.
Niet voor niets beleeft Marketing Mix Modelling (MMM) momenteel een opmerkelijke heropleving onder onze klanten. Hoewel deze vorm van econometrische modellering al enkele decennia bestaat, is de relevantie vandaag de dag sterker dan ooit. Steeds meer klanten overwegen MMM als methode om het effect van hun marketinginspanningen in kaart te brengen.
Wat is MMM en waarom is het belangrijk?
MMM biedt een holistische benadering op het meten van effecten van marketing die verder gaat dan alleen digitale attributie. Het omvat een uitgebreide set statistische methoden die marketeers gebruiken om de impact van marketinginvesteringen op belangrijke business KPI’s, zoals sales of leads, te meten. Daarnaast is het ook mogelijk om langetermijneffecten mee te nemen, dus het effect van marketinginvesteringen op het merk.
Een belangrijk voordeel van MMM ten opzichte van attributie is het vermogen om de impact van zowel online als offline media te evalueren. Het gaat echter niet alleen om media; MMM omvat ook externe factoren als seasonality, het weer en de effecten van prijs- en promotieactiviteiten, waardoor marketeers meer controle krijgen over hun prijsbeleid en promotiestrategieën. Bovendien is MMM in staat om de directe impact en incrementaliteit (ROI) van mediabestedingen op KPI’s zoals sales en merkbekendheid nauwkeurig weer te geven. Met behulp van deze modellen kunnen strategen en marketeers hun mediaplannen optimaliseren om de gewenste KPI’s te maximaliseren over de gehele marketingfunnel.
Natuurlijk zijn er enkele nadelen die marketeers terughoudend kunnen maken bij het gebruik van MMM. Een bekend nadeel is de reputatie van MMM-projecten vanwege de kosten en de omvang ervan. Het opzetten van een MMM-model kan aanzienlijke investeringen in tijd en geld vereisen. Het verzamelen en verwerken van data kostte voorheen veel tijd, waardoor marketeers lang moesten wachten op resultaten. In een dynamische markt waarin real-time inzichten cruciaal zijn, voldeed MMM niet altijd aan de behoefte om snel resultaten te hebben. Desalniettemin, hebben technologische ontwikkelingen zoals AI en automatisering ervoor gezorgd dat MMM-modellen nu bijna real-time kunnen worden geleverd. Bovendien hebben we tegenwoordig toegang tot meer gedetailleerdere data, waardoor MMM steeds vaker ingezet wordt voor tactische besluitvorming, een rol die voorheen werd vervuld door attributie.
MMM uitbesteden of in-house?
Bij het selecteren van een geschikte Marketing Mix Modelling oplossing zijn er verschillende overwegingen waarmee rekening moet worden gehouden. Belangrijkste hierbij is om goed na te denken over hoe MMM geïntegreerd kan worden in de processen en de planning van de organisatie:
- Hoeveel ondersteuning is er nodig bij de implementatie van zowel de technische kant als het gebruik van de resultaten voor business planning?
- Zijn er medewerkers die intern opgeleid moeten worden?
- Waar kun je de vereiste expertise vinden?
- Is het haalbaar om deze intern te ontwikkelen of is het wellicht beter om samen te werken met een externe partij?
- Waar gaan de uitkomsten precies voor gebruikt worden? Alleen strategisch? Of is het ook de wens om te kunnen sturen op tactische mediaplanning?
Het is een voordeel dat als dentsu de MMM uitvoert, data direct aan strategische implicaties kan worden gekoppeld.
MMM bij dentsu
Onze eigen dentsu Communication Attribution Solution (CAS) combineert de sterke punten van traditionele marketingmixmodellen (MMMs) en digitale attributie om uitgebreide en gedetailleerde bijna real-time attributie en optimalisatie van mediabestedingen te leveren. CAS combineert de data van zowel online als offline- en paid en owned kanalen, waardoor het mogelijk is om te optimaliseren over de gehele marketingfunnel. Bovendien biedt CAS ook inzichten die een level dieper gaan dan op kanaalniveau zelf. Denk daarbij aan learnings over formaten, spotlengtes, publishers en creatives.
Met het optimalisatie dashboard en scenario planner zijn we in staat om budgetvragen te beantwoorden, zoals:
- Hoeveel budget is er nodig om specifieke sales doelstellingen te behalen, zonder in te boeten op de lange termijn merkbekendheid?
- Hoeveel sales kan worden behaald met het huidige mediabudget, en hoe zou dat aantal veranderen bij een toename van 10% in het budget?
- Wat is de contributie van owned kanelen versus paid kanalen in sales?
- Hoe beïnvloeden wijzigingen in de mediamix de merkbekendheid of sales?
Door gebruik te maken van de inzichten en mogelijkheden van CAS kan dentsu voor haar klanten evidence based beslissingen nemen die de effectiviteit en efficiëntie van het mediabudget verbetert. Bovendien wordt de marketingafdeling en de CMO in staalt gesteld om strategische beslissingen te nemen op basis van data.
Afbeelding: Voorbeelden CAS
Maak gebruik van onze expertise en neem contact met ons op voor advies op maat! Of je nu kiest voor het uitbesteden van Marketing Mix Modelling (MMM) aan een externe partij of het ontwikkelen van interne expertise.