Моделирование маркетингового микса ( MMM ) — это статистический анализ, такой как многомерная регрессия данных временных рядов продаж и маркетинга , для оценки влияния различных маркетинговых тактик ( маркетинговый микс ) на продажи, а затем прогнозирования влияния будущих наборов тактик. Его часто используют для оптимизации комплекса рекламы и тактики продвижения с точки зрения выручки или прибыли от продаж.
Эти методы были разработаны специалистами по эконометрике и впервые были применены к потребительским товарам в упаковке , поскольку производители этих товаров имели доступ к точным данным о продажах и маркетинговой поддержке. [ нужна цитата ] Повышенная доступность данных, значительно большая вычислительная мощность и необходимость измерения и оптимизации маркетинговых расходов привели к взрыву популярности маркетингового инструмента. [ нужна цитата ] В последнее время МММ нашел признание в качестве заслуживающего доверия маркетингового инструмента среди крупных компаний потребительского маркетинга.
Термин «маркетинговый комплекс» был разработан Нилом Борденом , который утверждает, что начал использовать эту фразу примерно в 1949 году в своих преподаваниях и писательских трудах. [1] Он благодарит своего коллегу Джеймса Каллитона за идею «маркетингового комплекса», заключающегося в изображении руководителя следующим образом:
Руководитель — это миксер ингредиентов, который иногда следует рецепту по ходу дела, иногда адаптирует рецепт к имеющимся в наличии ингредиентам, а иногда экспериментирует или изобретает ингредиенты, которые никто другой не пробовал. [2]
По словам Бордена, «при построении маркетинговой программы, соответствующей потребностям своей фирмы, менеджер по маркетингу должен взвесить поведенческие силы, а затем жонглировать маркетинговыми элементами в своем комплексе, внимательно следя за ресурсами, с которыми ему приходится работать». [1]
Э. Джером Маккарти был первым, кто предложил четыре П маркетинга: [3]
Каждая из них представляет собой наиболее распространенные переменные, используемые при построении комплекса маркетинга. По словам Маккарти, у маркетологов, по сути, есть эти четыре переменные, которые они могут использовать при разработке маркетинговой стратегии и составлении маркетингового плана . В долгосрочной перспективе все четыре переменные смеси можно изменить, но в краткосрочной перспективе трудно изменить продукт или канал сбыта.
Другой набор переменных маркетингового комплекса был разработан Альбертом Фреем [4] , который классифицировал маркетинговые переменные на две категории: переменные предложения и переменные процесса. «Предложение» состоит из продукта, услуги, упаковки, бренда и цены. Переменные «процесса» или «метода» включали рекламу, продвижение, стимулирование сбыта, личные продажи, рекламу , каналы сбыта, маркетинговые исследования , формирование стратегии и разработку нового продукта .
Недавно Бернард Бумс и Мэри Битнер построили модель, состоящую из семи букв «П». [5] Они добавили «Люди» в список существующих переменных, чтобы признать важность человеческого фактора во всех аспектах маркетинга. Они добавили слово «процесс», чтобы отразить тот факт, что услуги, в отличие от физических продуктов, воспринимаются как процесс в момент их приобретения.
Моделирование маркетинг-микса — это аналитический подход, который использует историческую информацию, такую как синдицированные данные о точках продаж и внутренние данные компаний, для количественной оценки влияния на продажи различных маркетинговых мероприятий. Математически это делается путем установления одновременной связи различных маркетинговых мероприятий с продажами в форме линейного или нелинейного уравнения с помощью статистического метода регрессии . МММ определяет эффективность каждого из элементов маркетинга с точки зрения его вклада в объем продаж, эффективность (объем, создаваемый каждой единицей усилий), эффективность (объем продаж, разделенный на стоимость) и рентабельность инвестиций . Эти знания затем применяются для корректировки маркетинговой тактики и стратегии, оптимизации маркетингового плана, а также для прогнозирования продаж при моделировании различных сценариев.
Это достигается путем создания модели с объемом/стоимостью продаж в качестве зависимой переменной и независимыми переменными, созданными в результате различных маркетинговых усилий. Создание переменных для моделирования маркетинг-микса — дело сложное и одновременно искусство и наука. Баланс между инструментами автоматического моделирования, обрабатывающими большие наборы данных, и профессиональным эконометриком является предметом постоянных дебатов в МММ, при этом различные агентства и консультанты занимают определенные точки в этом спектре. После создания переменных выполняется несколько итераций для создания модели, которая хорошо объясняет тенденции объема/стоимости. Дальнейшие проверки проводятся либо с использованием данных проверки, либо с помощью согласованности бизнес-результатов.
Результаты могут быть использованы для анализа влияния элементов маркетинга на различные аспекты. Вклад каждого элемента в процентах от общей суммы, нанесенной на графике по годам, является хорошим индикатором того, как эффективность различных элементов меняется с годами. Ежегодное изменение вклада также измеряется с помощью анализа результатов, который показывает, какой процент изменения общего объема продаж приходится на каждый из элементов. Для таких видов деятельности, как телевизионная реклама и торговое продвижение, можно провести более сложный анализ, например эффективности. Этот анализ сообщает менеджеру по маркетингу дополнительный прирост продаж, который может быть получен за счет увеличения соответствующего элемента маркетинга на одну единицу. Если доступна подробная информация о расходах по каждому виду деятельности, можно рассчитать рентабельность инвестиций в маркетинговую деятельность. Это не только полезно для отчета об исторической эффективности деятельности, но также помогает оптимизировать маркетинговый бюджет за счет определения наиболее и наименее эффективных маркетинговых мероприятий.
Как только окончательная модель будет готова, ее результаты можно будет использовать для моделирования маркетинговых сценариев для анализа «что, если» . Менеджеры по маркетингу могут перераспределять этот маркетинговый бюджет в разных пропорциях и видеть прямое влияние на продажи/стоимость. Они могут оптимизировать бюджет, распределяя расходы на те виды деятельности, которые обеспечивают максимальную отдачу от инвестиций.
Некоторые подходы MMM включают в себя несколько продуктов или брендов, конкурирующих друг с другом, в модели отрасли или категории, где соотношение цен и доля рекламы считаются важными для варгейминга.
Модели маркетинг-микса разлагают общий объем продаж на два компонента:
Базовые продажи : это естественный спрос на продукт, обусловленный экономическими факторами, такими как ценообразование, долгосрочные тенденции, сезонность , а также качественными факторами, такими как узнаваемость бренда и лояльность к бренду .
Дополнительные продажи . Дополнительные продажи — это компонент продаж, обусловленный маркетинговой и рекламной деятельностью. Этот компонент можно дополнительно разложить на продажи по каждому маркетинговому компоненту, например, телевизионной рекламе или рекламе на радио , печатной рекламе (журналы, газеты и т. д.), купонам, прямой почтовой рассылке , Интернету, рекламным акциям или показу рекламных акций и временным снижениям цен. Некоторые из этих видов деятельности приносят краткосрочную отдачу (купоны, рекламные акции), тогда как другие имеют долгосрочную отдачу (телевидение, радио, журналы/печатные издания).
Анализ маркетингового микса обычно проводится с использованием линейного регрессионного моделирования. Нелинейные и запаздывающие эффекты учитываются с помощью таких методов, как трансформация рекламных материалов . Типичный результат такого анализа включает разложение общего годового объема продаж на вклады каждого маркетингового компонента, то есть круговую диаграмму вклада.
Другой стандартный результат — это разложение роста/снижения продаж по сравнению с прошлым годом, также известное как «диаграммы из-за».
Само разбиение объема продаж на базовый (объем, который был бы создан в отсутствие какой-либо маркетинговой деятельности) и приростной (объем, созданный маркетинговой деятельностью в краткосрочной перспективе) с течением времени дает представление. База растет или снижается в течение более длительных периодов времени, в то время как действия, создающие дополнительный объем в краткосрочной перспективе, также влияют на базовый объем в долгосрочной перспективе. Изменение базового объема является хорошим показателем силы бренда и лояльности пользователей.
Моделирование структуры рынка может определить влияние на продажи отдельных средств массовой информации, таких как телевидение, журналы и онлайн-реклама. В некоторых случаях его можно использовать для определения влияния отдельных рекламных кампаний или даже выполнения рекламы на продажи. Например, в случае телевизионной рекламы можно изучить, как каждое исполнение рекламы показало себя на рынке с точки зрения его влияния на объем продаж. MMM также может предоставить информацию о корреляциях телепередач на разных уровнях веса СМИ , измеряемых валовым рейтингом (GRP) по отношению к реакции объема продаж в течение определенного периода времени, будь то неделя или месяц. Также можно получить информацию о минимальном уровне ВРП (пороговый предел) в неделю, который необходимо вывести в эфир, чтобы оказать воздействие, и, наоборот, об уровне ВРП, при котором воздействие на громкость максимизируется (предел насыщения) и о том, что дальнейшая деятельность не имеет никакой окупаемости. Хотя не все МММ смогут дать однозначные ответы на все вопросы, некоторые дополнительные области, в которых иногда можно получить информацию, включают: 1) эффективность 15-секундных казней по сравнению с 30-секундными казнями; 2) сравнение эффективности рекламы при показе в прайм-тайм и в нерабочее время; 3) сравнение прямого эффекта и эффекта ореола телевизионной активности различных продуктов или суббрендов. Также можно сравнить роль телевизионной деятельности, основанной на новых продуктах, и телевизионной деятельности, основанной на акционерном капитале, в развитии бренда. GRP конвертируются в охват (т. е. GRP делятся на среднюю частоту , чтобы получить процент людей, которые действительно смотрят рекламу). Это лучший показатель для моделирования телевидения.
Торговое продвижение является ключевым мероприятием в каждом маркетинговом плане. Он направлен на увеличение продаж в краткосрочной перспективе за счет использования схем продвижения, которые эффективно повышают осведомленность клиентов о бизнесе и его продуктах. Реакция потребителей на рекламные акции неоднозначна и является предметом многочисленных споров. Существуют нелинейные модели для моделирования реакции. Используя MMM, мы можем понять влияние стимулирования торговли на увеличение объемов. Можно получить оценку объема, генерируемого на одно рекламное мероприятие в каждой из различных торговых точек по регионам. Таким образом, мы можем определить наиболее и наименее эффективные каналы торговли. Если доступна подробная информация о расходах, мы можем сравнить рентабельность инвестиций в различные виды торговой деятельности, такие как ежедневная низкая цена, готовая витрина. Мы можем использовать эту информацию для оптимизации торгового плана, выбирая наиболее эффективные каналы торговли и ориентируясь на наиболее эффективную рекламную деятельность.
Рост цен на бренд отрицательно влияет на объем продаж. Этот эффект можно уловить путем моделирования цены в MMM. Модель обеспечивает ценовую эластичность бренда, которая сообщает нам процентное изменение продаж при каждом процентном изменении цены. Используя это, менеджер по маркетингу может оценить влияние решения об изменении цены.
Что касается элемента распределения, мы можем знать, как будет меняться объем при изменении усилий по распределению или, другими словами, при каждом процентном сдвиге ширины или глубины распределения. Это можно определить конкретно для каждого канала и даже для каждого вида розничной торговли. Учитывая эти идеи, усилия по распространению могут быть расставлены по приоритетам для каждого канала или типа магазина, чтобы получить максимальную отдачу от него. Недавнее исследование бренда прачечной показало, что увеличение объема продаж за счет увеличения присутствия на 1% в ближайшем магазине Kirana на 180% больше, чем за счет увеличения присутствия на 1% в супермаркете. [6] Основываясь на стоимости таких усилий, менеджеры определили правильный канал для инвестиций в распространение.
Когда запускается новый продукт, соответствующая реклама и рекламные акции обычно приводят к увеличению объема продаж, чем ожидалось. Этот дополнительный объем невозможно полностью отразить в модели с использованием существующих переменных. Часто используются специальные переменные для учета этого дополнительного эффекта от запусков. Совокупный вклад этих переменных и маркетинговых усилий, связанных с запуском, даст общий вклад в запуск. Различные запуски можно сравнить, посчитав их эффективность и рентабельность инвестиций.
Влияние конкуренции на продажи бренда фиксируется путем создания соответствующих переменных конкуренции. Переменные создаются на основе маркетинговой деятельности конкурентов, такой как телевизионная реклама, торговые акции, запуск продуктов и т. д. Результаты модели можно использовать для выявления самой большой угрозы для продаж собственного бренда со стороны конкуренции. Перекрестная ценовая эластичность и перекрестная эластичность продвижения могут использоваться для разработки подходящего ответа на тактику конкуренции. Успешную конкурентную кампанию можно проанализировать, чтобы извлечь ценный урок для собственного бренда. Телевидение и радиовещание: применение МММ также может быть применено в вещательных СМИ. Вещательные компании могут захотеть узнать, от чего зависит, будет ли спонсироваться конкретный продукт. Это может зависеть от атрибутов ведущего, содержания и времени выхода программы в эфир. поэтому они будут формировать независимые переменные в нашем стремлении разработать функцию продажности программы. Пригодность программы зависит от атрибутов ведущего, содержания программы и времени выхода программы в эфир.
Типичные исследования МММ дают следующую информацию:
За последние 20 лет многие крупные компании, особенно производители потребительских товаров, перешли на МММ. Многие компании из списка Fortune 500, такие как P&G, AT&T, Kraft, Coca-Cola и Pepsi, сделали MMM неотъемлемой частью своего маркетингового планирования. Это также стало возможным благодаря наличию специализированных фирм, которые сейчас предоставляют услуги МММ.
Модели маркетинг-микса изначально были более популярны в отрасли потребительских товаров и быстро распространились на розничную торговлю и фармацевтику из-за доступности синдицированных данных в этих отраслях (в первую очередь от Nielsen Company и IRI и в меньшей степени от NPD Group и Bottom Line Analytics and Gain). Теория). Доступность данных временных рядов имеет решающее значение для надежного моделирования эффектов маркетинг-микса, а систематическое управление данными о клиентах через CRM-системы в других отраслях, таких как телекоммуникации, финансовые услуги, автомобильная промышленность и гостиничный бизнес, способствовало их распространению в этих отраслях. Кроме того, доступность конкурентных и отраслевых данных через сторонние источники, такие как Ultimate Consumer Panel от Forrester Research (финансовые услуги), Polk Insights (автомобильная промышленность) и Smith Travel Research (гостиничный бизнес), еще больше расширила возможности применения моделирования маркетинг-микса в этих отраслях. . Применение моделирования маркетинг-микса в этих отраслях все еще находится на начальной стадии, и необходимо провести значительную стандартизацию, особенно в этих областях:
Распространение моделирования маркетинг-микса также ускорилось из-за внимания Раздела 404 Сарбейнса-Оксли, который требовал внутреннего контроля для финансовой отчетности о значительных расходах и издержках. Маркетинг потребительских товаров может составлять более 10% общего дохода, и до появления моделей маркетинг-микса для оценки этих расходов использовались качественные или «мягкие» подходы. Моделирование маркетинг-микса представляет собой строгий и последовательный подход к оценке инвестиций в маркетинг-микс, как это уже продемонстрировала индустрия потребительских товаров. Исследование Американской ассоциации маркетинга показало, что высшее руководство с большей вероятностью подчеркивало важность маркетинговой ответственности, чем руководство среднего звена, что предполагает стремление сверху вниз к большей ответственности.
Ландшафт маркетинговой аналитики существенно изменился с появлением байесовского моделирования маркетингового комплекса (МММ), которое использует вероятностный подход для лучшего управления неопределенностью и интеграции исторических данных в текущий анализ. Эта методология резко контрастирует с традиционными частотными методами, предоставляя маркетологам более детальное представление о поведении потребителей и эффективности маркетинговых усилий.
Более широкому внедрению байесовских подходов к МММ в значительной степени способствовали инициативы с открытым исходным кодом. [ нужна цитация ] Среди них следует выделить такие инструменты, как PyMC-Marketing и LightweightMMM, которые демократизировали доступ к расширенной аналитике. Эти платформы позволяют использовать сложные методы, такие как трансформация рекламных материалов и моделирование эффектов насыщения, которые имеют решающее значение для оптимизации маркетинговых бюджетов и стратегий.
Байесовский МММ характеризуется несколькими ключевыми нововведениями:
Байесовская МММ, несмотря на растущую популярность, все же создает определенные проблемы, в частности, необходимость глубокого понимания байесовской статистики и вычислительных требований, которые она предъявляет организациям. Однако природа таких инструментов с открытым исходным кодом, как PyMC-Marketing, помогает смягчить эти барьеры за счет создания поддерживающего сообщества и обмена ресурсами.
Вот еще несколько проблем, которые следует учитывать: [7]
Напротив, существуют возможности повышения надежности МММ: [7]
Байесовский МММ существенно повлиял на маркетинговую аналитику, позволив глубже понять эффективность и результативность маркетинга. Его быстро признают золотым стандартом для организаций, управляемых данными. Ожидается, что благодаря постоянному развитию вычислительных технологий и усовершенствованным методам сбора данных байесовские модели станут еще более неотъемлемой частью маркетинговой аналитики.
Включая эти элементы, байесовский МММ продолжает развиваться как преобразующая сила в маркетинговой аналитике, предоставляя предприятиям беспрецедентный уровень ясности и дальновидности в своих маркетинговых инвестициях.
Хотя модели комплекса маркетинга предоставляют много полезной информации, существуют две ключевые области, в которых эти модели имеют ограничения, которые следует принимать во внимание всем, кто использует эти модели для принятия решений. Эти ограничения, более подробно обсуждаемые ниже, включают в себя:
1) сосредоточенность на краткосрочных продажах может существенно недооценивать важность долгосрочных мероприятий по созданию акционерного капитала; и
2) при использовании для оптимизации медиа-микса эти модели имеют явный уклон в пользу средств массовой информации, привязанных к конкретному времени (например, телевизионной рекламы), по сравнению с медиа, менее привязанными ко времени (например, рекламы, появляющейся в ежемесячных журналах); предвзятость также может возникнуть при сравнении средств массовой информации широкого спектра со средствами массовой информации, ориентированными на регион или демографическую ситуацию.
Что касается предвзятости в отношении мероприятий по созданию акционерного капитала, маркетинговые бюджеты, оптимизированные с использованием моделей комплекса маркетинга, могут иметь слишком большую тенденцию к эффективности, поскольку модели комплекса маркетинга измеряют только краткосрочные эффекты маркетинга. Долгосрочные эффекты маркетинга отражаются на капитале бренда. Влияние маркетинговых расходов на [капитал бренда] обычно не отражается моделями маркетинг-микса. Одна из причин заключается в том, что более длительный период времени, который требуется маркетингу для воздействия на восприятие бренда, выходит за рамки одновременного или, в лучшем случае, воздействия маркетинга на продажи на несколько недель вперед, которое измеряют эти модели. Другая причина заключается в том, что временные колебания продаж, вызванные экономическими и социальными условиями, не обязательно означают, что маркетинг оказался неэффективным в создании капитала бренда. Напротив, вполне возможно, что в краткосрочной перспективе продажи и доля рынка могут ухудшиться, но капитал бренда на самом деле может быть выше. Этот более высокий капитал должен в долгосрочной перспективе помочь бренду восстановить продажи и долю рынка.
Поскольку модели маркетинг-микса предполагают, что маркетинговая тактика оказывает положительное влияние на продажи, это не обязательно означает, что она оказывает положительное влияние на долгосрочную ценность бренда. Различные маркетинговые меры по-разному влияют на краткосрочные и долгосрочные продажи брендов, и корректировка маркетингового портфеля для максимизации только краткосрочной или долгосрочной перспективы будет неоптимальной. Например, краткосрочный положительный эффект рекламных акций на потребительскую полезность побуждает потребителей переключаться на продвигаемый бренд, но неблагоприятное воздействие рекламных акций на капитал бренда сохраняется от периода к периоду. Таким образом, чистый эффект рекламных акций на долю рынка и прибыльность бренда может быть отрицательным из-за их негативного воздействия на бренд. Определение рентабельности маркетинговых инвестиций только на основе моделей маркетинг-микса может привести к ошибочным результатам. Это связано с тем, что маркетинг-микс пытается оптимизировать маркетинг-микс для увеличения дополнительного вклада, но маркетинг-микс также стимулирует капитал бренда, который не является частью дополнительной части, измеряемой моделью маркетинг-микса, а является частью базового уровня. Истинная « возврат инвестиций в маркетинг » представляет собой сумму краткосрочной и долгосрочной рентабельности инвестиций. Тот факт, что большинство фирм используют модели маркетинг-микса только для измерения краткосрочной рентабельности инвестиций, можно сделать вывод из статьи Буза Аллена Гамильтона , в которой говорится о значительном сдвиге от традиционных средств массовой информации к расходам «ниже черты». , что обусловлено тем, что расходы на рекламу легче измерить. Но академические исследования показали, что рекламная деятельность на самом деле вредна для долгосрочной рентабельности инвестиций в маркетинг (Ataman et al., 2006). Краткосрочные модели маркетинг-микса можно комбинировать с моделями капитала бренда, используя данные отслеживания бренда для измерения «рентабельности инвестиций бренда» как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе. Наконец, сам процесс моделирования не должен быть более дорогостоящим, чем получаемый в результате выигрыш в прибыльности; т.е. он должен иметь положительную отдачу от усилий по моделированию (РИМ) . [8]
Второе ограничение моделей маркетинг-микса проявляется, когда рекламодатели пытаются использовать эти модели для определения наилучшего распределения средств массовой информации по различным типам средств массовой информации. Традиционное использование МММ для сравнения денег, потраченных на телевидение, с деньгами, потраченными на купоны, было относительно обоснованным, поскольку как телевизионная реклама, так и появление купонов (например, в рекламе FSI в газете) были весьма привязаны ко времени. Однако, поскольку использование этих моделей расширилось до сравнения более широкого спектра типов медиа, следует проявлять крайнюю осторожность.
Даже при использовании традиционных средств массовой информации, таких как реклама в журналах, использование МММ для сравнения результатов в различных средствах массовой информации может быть проблематичным; хотя разработчики моделей накладывают модели «типичных» кривых просмотра ежемесячных журналов, им недостает точности и, таким образом, вносится дополнительная вариативность в уравнение. Таким образом, сравнение эффективности показа телевизионной рекламы с эффективностью показа рекламы в журнале будет смещено в пользу телевидения с его большей точностью измерения. По мере распространения новых форм средств массовой информации эти ограничения становятся еще более важными, и их следует учитывать, если использовать МММ в попытках количественной оценки их эффективности. Например, спонсорский маркетинг, спортивный маркетинг, вирусный маркетинг, блог-маркетинг и мобильный маркетинг различаются по времени воздействия.
Кроме того, большинство подходов к моделям маркетинг-микса пытаются включить все маркетинговые мероприятия в совокупности на национальном или региональном уровне, но в той степени, в которой различные тактики ориентированы на различные демографические группы потребителей, их влияние может быть потеряно. Например, спонсорство Mountain Dew NASCAR может быть ориентировано на фанатов NASCAR, которые могут включать несколько возрастных групп, но реклама Mountain Dew в игровых блогах может быть ориентирована на поколение Y. Обе эти тактики могут быть очень эффективными в соответствующих демографических группах, но, если их объединить в национальную или региональную модель маркетингового комплекса, они могут оказаться неэффективными.
Предвзятость агрегирования, а также проблемы, связанные с различиями в характере различных сред в зависимости от времени, создают серьезные проблемы, когда эти модели используются способами, выходящими за рамки тех, для которых они изначально были разработаны. Поскольку средства массовой информации становятся еще более фрагментированными, крайне важно, чтобы эти проблемы принимались во внимание, если модели маркетинг-микса используются для оценки относительной эффективности различных средств массовой информации и тактик.
Модели маркетинг-микса используют исторические результаты для оценки эффективности маркетинга и поэтому не являются эффективным инструментом для управления маркетинговыми инвестициями в новые продукты. Это связано с тем, что относительно короткая история появления новых продуктов делает результаты маркетинг-микса нестабильными. Кроме того, взаимоотношения между маркетингом и продажами могут радикально отличаться в периоды запуска и стабильности. Например, первоначальные результаты Coke Zero были очень плохими и показали низкую эластичность рекламы. Несмотря на это, Coke увеличила свои расходы на средства массовой информации, усовершенствовала стратегию и радикально улучшила свою эффективность, что привело к эффективности рекламы, которая, вероятно, в несколько раз превышает эффективность в период запуска. Типичная модель маркетинг-микса рекомендовала бы сократить расходы на рекламу и вместо этого прибегнуть к значительным скидкам.
{{cite book}}: CS1 maint: дата и год ( ссылка )