Comprendere l’efficacia delle diverse attività promozionali che fanno parte della propria strategia di marketing è fondamentale per ottimizzare le risorse e raggiungere più in fretta i propri obiettivi. Fra i vari strumenti di misurazione oggi a disposizione delle aziende, due delle metodologie più utilizzate sono il Marketing Mix Modeling (MMM) e l’attribuzione multi-touch (MTA). Questi modelli analitici forniscono approcci distinti per valutare l’impatto delle campagne pubblicitarie, ma non sempre è chiaro quando conviene usare l’uno piuttosto che l’altro: in questo articolo esploriamo insieme le caratteristiche di ciascuno e le situazioni in cui è più opportuno adottarli.
Cos’è il Marketing Mix Modeling (MMM)
Il Marketing Mix Modeling (MMM) è un metodo analitico che permette alle aziende di misurare l’impatto delle loro attività di marketing rispetto a parametri specifici come le vendite o la brand awareness. Con questo metodo si analizzano i dati storici, inclusi quelli relativi alla spesa pubblicitaria, alle promozioni, ai cambiamenti nei prezzi e alla distribuzione, per individuare le correlazioni tra questi fattori e le prestazioni aziendali. L’obiettivo è, naturalmente, quello di ottimizzare la distribuzione delle risorse, migliorando l’efficienza delle campagne di marketing nella loro globalità.
Oltre alle variabili interne (ad esempio cambiamenti nei prodotti e nei prezzi), il metodo MMM prende in esame anche variabili esterne (fattori macroeconomici, attività dei concorrenti) e può essere applicato sia a campagne online che offline, come la pubblicità in TV o sui cartelloni. Un vantaggio importante del metodo MMM è che non richiede il tracciamento individuale degli utenti, rendendolo una soluzione particolarmente adatta a un’era in cui le normative sulla privacy diventano sempre più stringenti. La sua efficacia si basa sulla disponibilità di dati storici completi e sulla capacità di eseguire analisi complesse per simulare scenari futuri e ottimizzare le strategie di marketing.
Cos’è il modello di attribuzione Multi-Touch (MTA)
Dall’altra parte, il modello di attribuzione Multi-Touch (Multi-Touch Attribution o MTA) è un approccio che valuta ogni punto di contatto nel percorso del cliente, analizzando quanto ciascun canale contribuisca alla conversione finale. A differenza dell’MMM, che offre una visione aggregata e su larga scala, l’MTA si concentra sul dettaglio, attribuendo una percentuale del merito a ogni interazione con il cliente. Questo permette ai marketer di identificare quali canali o iniziative di marketing sono più efficaci e di allocare il budget in modo più efficiente.
Esistono diversi modelli di attribuzione multi-touch. Tra i più comuni ci sono i seguenti:
- Attribuzione lineare, che distribuisce equamente il merito tra tutti i punti di contatto;
- Attribuzione time-decay, che assegna più peso ai punti di contatto più vicini alla conversione;
- Attribuzione data-driven, la quale utilizza il machine learning per identificare l’impatto effettivo di ciascun punto di contatto.
L’MTA è particolarmente utile per le campagne digitali all’interno delle quali i dati di ogni interazione possano essere facilmente tracciati. Tuttavia, il suo principale svantaggio è subito evidente: infatti, si concentra solo sui canali che possono essere monitorati, escludendo spesso i media offline come cartellonistica e pubblicità televisiva.
Quando conviene usare l’uno e l’altro modello?
La scelta tra MMM e MTA dipende da vari fattori, tra cui gli obiettivi di business, la qualità dei dati disponibili e le tempistiche a disposizione. L’MMM è ideale per le aziende che vogliono una visione complessiva delle proprie attività di marketing, specialmente in ambienti con forti restrizioni sulla privacy od ovunque sia difficile tracciare i comportamenti individuali dei consumatori. È particolarmente indicato per decisioni strategiche di lungo periodo, come l’allocazione dei budget su più canali (online e offline) o per misurare l’impatto delle variazioni di prezzo.
L’MTA, di converso, è più utile per ottimizzazioni tattiche a breve termine e in tutti quei casi in cui si punti a comprendere nel dettaglio il comportamento dei clienti e l’efficacia di specifiche iniziative di marketing. È inoltre particolarmente efficace in contesti dove il tracciamento delle interazioni sia granulare e immediato.
In alcuni casi, le due metodologie possono essere combinate per ottenere una visione olistica: infatti, se l’MMM fornisce una panoramica su larga scala delle strategie di marketing, l’MTA può offrire una comprensione dettagliata delle interazioni individuali. Questa combinazione è conosciuta come Unified Marketing Measurement (UMM), un approccio che permette di utilizzare entrambi i modelli per massimizzare l’efficacia delle campagne.
Perché usare un approccio integrato?
L’utilizzo congiunto di MMM e MTA può aiutare le aziende a estrarre il meglio dalle due strategie. Mentre l’MMM offre un’analisi solida e affidabile di come le campagne online e offline lavorino in sinergia, riducendo l’influenza di fattori esterni non correlati al marketing, come i cambiamenti stagionali o macroeconomici, l’MTA permette di ottimizzare continuamente le campagne digitali grazie alla sua capacità di monitorare ogni clic o interazione.
Un approccio integrato diventa particolarmente rilevante nel contesto delle nuove normative sulla privacy dove il tracciamento individuale degli utenti è limitato. Combinando i vantaggi dell’MMM, che non richiede un tracciamento dettagliato, con la precisione dell’MTA si può ottenere una visione praticamente completa dell’efficacia del proprio progetto di marketing. Inoltre, l’utilizzo di test ed esperimenti per calibrare i modelli MMM può aumentare l’accuratezza dei risultati, rendendo questo approccio uno standard di riferimento per il futuro del marketing data-driven.
