Marketing Mix Modeling als Werkzeug für CPG-Marketing

Die meisten Marketingteams im Bereich CPG verlassen sich auf primäre und sekundäre Forschungsdaten, um ihre Marketingtaktiken zu optimieren, doch viele vernachlässigen die Bedeutung der Berücksichtigung der Effektivität des Outreach-Marketings bei der Erstellung eines integrierten Plans. Ein ganzheitlicher Marketingansatz wird Parameter wie folgt verfolgen und messen:

1. Welche Medien werden verwendet
2. Effizienz jedes Kanals
3. Die Nutzung verschiedener Kampagnen
4. Die Nutzung optimaler Medienumgebungen
5. Verschiedene Medientypen erzeugen unterschiedliche Renditen und Umsatzsteigerungen.
6. Wie oft müssen Anzeigen erneuert werden?

Marketing Mix Modeling (MMM) ist die Praxis, statistische Daten zu verwenden, um die vergangenen Auswirkungen der Marketingausgaben auf den Umsatz zu analysieren und informierte Entscheidungen über zukünftige Verkaufs- und Marketingstrategien zu treffen. Marketing Mix Modelle fungieren als Vermittler zwischen Parametern wie Marketingausgaben und Umsatz, um den Marketing-ROI für Investitionen zu erhöhen.

Consumer Packaged Goods, oder CPG, ist einer der ersten Sektoren, die Marketing Mix Modeling annehmen. Hersteller und Einzelhändler investieren in statistische Analysen, da ihre Branche mit niedrigen Beitragsspannen und größerem Wettbewerb für jede angebotene SKU konfrontiert ist, zusätzlich zu mehreren eingesetzten Marketingmedienstrategien. Ein Marketing Mix Model-Lösung kann besonders nützlich für große Marken mit großer geografischer Reichweite, vielen SKUs und einer Vielzahl von Marketingkanälen sein; seine Erkenntnisse ermöglichen es ihnen, Erkenntnisse aus ihren Daten für Anpassungen in Echtzeit zu ziehen.

Warum nutzen CPG-Unternehmen Marketing Mix Modeling?

Marketing Attribution hat mit der Verbreitung von digitalem Marketing und Unternehmen, die es als Teil ihrer Aktivitäten priorisieren, an Anerkennung gewonnen. Kunden können den Großteil oder sogar ihre gesamte Customer Journey online durchführen; MMM und Marketing Attribution haben beide Tools gleichzeitig verwendet; die Wahl hängt jedoch vom Branchentyp ab.

Mit den neuesten Updates in den Datenschutzgesetzen und Unternehmensrichtlinien sind Unternehmen gezwungen, über die Einführung von Market Mix Modeling nachzudenken, da Market Mix Modeling eine datenschutzsichere Lösung bietet, die von den jüngsten Datenschutz-Updates wie GDPR oder Apples Einschränkungen bezüglich IFDA für iOS-Geräte unberührt bleibt. Automatisiertes Market Mix Modeling hilft bei der Budgetplanung, indem sowohl externe als auch interne Faktoren berücksichtigt werden – dies kann insbesondere für Chief Marketing Officers hilfreich sein, da Market Mix Modeling ihnen eine 360°-Sicht auf Marketingtrends bietet.

Marketing Mix Modeling: Ein Leitfaden zur Optimierung des CPG-Marketings

CPG-Marketer stehen vor einem ständigen Kampf, wenn es darum geht, ihr Marketingbudget zwischen traditionellen und digitalen Kanälen aufzuteilen.

Ein effektives Marketing-Mix-Modell sollte Einblicke in die Auswirkungen jedes Marketingkanals auf den Umsatz bieten. Ein ordnungsgemäß ausgeführtes Modell kann den ROI für vergangene Investitionen berechnen, wahrscheinliche Änderungen der Variablen im Marketingmix vorhersagen und deren Auswirkungen von externen und internen Faktoren isolieren.

Hier ist ein Leitfaden, der bei der Optimierung des CPG-Marketings mit Marketing Mix Modeling helfen kann:

Datensammlung: Sammeln Sie historische Informationen zu Marketingaktivitäten, Verkaufsleistungen und anderen relevanten Faktoren, die mit CPG-Produkten verbunden sind. Zu den typischerweise gesammelten Datenpunkten gehören Werbung, Promotionen, Preisgestaltung und Vertriebsdetails sowie Indikatoren für Wettbewerbsaktivitäten und wirtschaftliche Indikatoren, die sie beeinflussen können.

Definieren Sie Ihre abhängige Variable: Für Marketing MMM Für Zwecke bezieht sich die abhängige Variable typischerweise auf den Umsatz oder die Stückzahlen von CPG-Produkten – es ist diese Variable, die optimiert werden muss.

Unabhängige Variablen finden: Bestimmen Sie die unabhängigen Variablen, die einen Einfluss auf den Verkauf von CPG-Produkten haben könnten, wie z.B. digitales Advertising (TV/Radio/Online), Promotionen, Verkaufs displays, Engagement in sozialen Medien oder andere Marketinginitiativen.

Datenvorverarbeitung: Bereinigen Sie die Daten und verarbeiten Sie sie vor, um Ausreißer, fehlende Daten oder Inkonsistenzen zu beseitigen und sicherzustellen, dass sie leicht für das Modeling verwendet werden können. Stellen Sie sicher, dass das Format für das Modeling geeignet ist.

Das Model erstellen: Wählen Sie eine analytische Modeling-Technik, wie z.B. die Regressionsanalyse, um Beziehungen zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen herzustellen, wobei die multi-lineare Regression eine Methode ist, die bei MMM als gängige Technik verwendet wird.

Interpretation des Models: Führen Sie eine Regression durch, um zu verstehen, wie jeder Marketinginput die Verkäufe beeinflusst. Die Koeffizienten aus dem Regressionsmodel zeigen sowohl die Richtung als auch die Stärke zwischen Marketingtreibern und Verkaufsergebnissen.

Modelvalidierung: Testen Sie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit Ihres Modells mithilfe statistischer Maße wie R-Quadrat oder dem mittleren absoluten prozentualen Fehler.

Szenarioanalyse: Nutzen Sie die Szenarioanalyse, um Änderungen in Marketingbudgets und -aktivitäten zu simulieren, um effektive Marketingstrategien zu identifizieren, die den Umsatz maximieren.

Optimale Budgetzuweisung: Nutzen Sie Erkenntnisse aus dem Modell, um Marketingbudgets über Online- und Offline-Kanäle und -Aktivitäten zu optimieren und priorisieren Sie diejenigen, die den maximalen Ertrag bieten. Es wird empfohlen, in Aktivitäten zu investieren, die die besten Ergebnisse aus den Marketinginvestitionen zurückbringen.

Überwachung und Verfeinerung: Bewerten und verfeinern Sie ständig die Leistung von Marketingkampagnen und aktualisieren Sie Ihr Modell mit neuen Daten, damit Sie sich an Marktveränderungen anpassen und Ihr Modell weiter optimieren können.

Das Marketing-Mix-Optimierungsmodell sollte nicht als das einzige Werkzeug betrachtet werden, das Ihnen für CPG-Marketingstrategien zur Verfügung steht; in Kombination mit anderen fortgeschrittenen Analysetools wie der Kundensegmentierungsanalyse, Marktforschung und Echtzeitanalyse kann es erfolgreichere und umfassendere Strategien hervorbringen.

Marketing-Mix-Modellierungslösung von NextBrain.

NextBrain bietet eine umfangreiche Bibliothek mathematischer Funktionen, die speziell für MMM entwickelt wurden. Unsere Plattform ermöglicht es Experten, Regression, Zeitreihenmodellierung, Optimierungsalgorithmen und andere mathematische Funktionen zu nutzen, um die komplexe Struktur zu verstehen.

NextBrain nutzt fortschrittliche Algorithmen, um wertvolle Erkenntnisse aus MMM-Datensätzen zu gewinnen. Unsere Plattform verwendet modernste no-code machine learning Techniken wie Deep Learning, Ensemble-Methoden und Predictive Modeling Techniques, um verborgene Muster oder Interaktionen zwischen mehreren Marketingvariablen zu identifizieren.

Die Datensätze können alle Verkaufsdaten umfassen – primär, sekundär und am Verkaufsort; Marktforschungsergebnisse sowie Informationen zu früheren Kampagnen und Promotionen; Daten von sozialen Medien wie Twitter, wichtige Ereignisse oder Wetteranalysen. NextBrain nutzt seine Analyse dieser Informationen, um Verkäufe basierend auf jeder Marketingempfehlung vorherzusagen und so Geschäftsführern zu helfen, effektivere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Das KI-gesteuerte Tool von NextBrain, das sowohl Marketingfachleuten als auch Nutzern helfen soll, ist einfach zu bedienen. Messen Sie den Erfolg zukünftiger Kampagnen, indem Sie diese mit den zusätzlichen Verkäufen und der Rendite vergleichen, die aus jeder einzelnen generiert werden.

Sprechen Sie mit einem unserer Experten, wenn Sie NextBrains fortschrittliches No-Code AutoML-Tool in Aktion sehen oder mehr über seine Fähigkeiten erfahren möchten.