El modelo de marketing mix como herramienta para el marketing de bienes de consumo

La mayoría de los equipos de marketing de CPG confían en datos de investigación primaria y secundaria para optimizar sus tácticas de marketing, sin embargo, muchos descuidan la importancia de considerar la efectividad del marketing de alcance al elaborar un plan integrado. Un enfoque de marketing holístico rastreará y medirá parámetros como:

1. Qué medios se utilizan
2. Eficiencia de cada canal
3. La utilización de diferentes campañas
4. La utilización de entornos mediáticos óptimos
5. Diferentes tipos de medios generan varios retornos y aumentos en las ventas.
6. ¿Con qué frecuencia deben renovarse los anuncios?

El Modelo de Mezcla de Marketing (MMM) es la práctica de utilizar datos estadísticos para analizar los efectos pasados del gasto en marketing sobre las ventas y tomar decisiones informadas sobre cómo avanzar con futuras estrategias de ventas y marketing. Los Modelos de Mezcla de Marketing actúan como un intermediario entre parámetros como el gasto en marketing y los ingresos por ventas para aumentar el ROI del marketing en las inversiones.

Los Bienes de Consumo Empaquetados, o CPG, se encuentran entre los primeros sectores en adoptar el Modelado de Mezcla de Marketing. Los fabricantes y minoristas invierten en análisis estadísticos porque su industria enfrenta márgenes de contribución bajos y una mayor competencia por cada SKU ofrecido, además de contar con múltiples estrategias de medios de marketing en uso. Solución de Modelo de Mezcla de Marketing puede ser especialmente útil para grandes marcas con un amplio alcance geográfico, muchos SKU y una variedad de canales de marketing; sus conocimientos les permiten extraer información de sus datos para realizar ajustes en tiempo real.

¿Por qué las empresas de CPG utilizan la modelización de la mezcla de marketing?

La atribución de marketing ha ganado más reconocimiento con la proliferación del marketing digital y las empresas que la priorizan como parte de sus operaciones. Los clientes pueden realizar la mayor parte o la totalidad de su recorrido como clientes en línea; el MMM y la atribución de marketing utilizan ambas herramientas de manera concurrente; sin embargo, la elección depende del tipo de industria.

Con las últimas actualizaciones en las leyes de privacidad y las políticas corporativas, las empresas se ven obligadas a considerar la adopción del Modelado de Mix de Marketing, ya que este proporciona una solución segura para la privacidad que no se ve afectada por las recientes actualizaciones de privacidad como el GDPR o las restricciones de Apple respecto al IFDA para dispositivos iOS. El Modelado de Mix de Marketing automatizado ayuda con la planificación del presupuesto al tener en cuenta tanto factores externos como internos; esto puede resultar especialmente útil para los Directores de Marketing, ya que el Modelado de Mix de Marketing les ofrece una visión de 360° de las tendencias de marketing.

Modelado de Mezcla de Marketing: Una Guía para Optimizar el Marketing de CPG

Los especialistas en marketing de CPG enfrentan una lucha constante al asignar su presupuesto de marketing entre canales tradicionales y digitales.

Un modelo de mezcla de marketing efectivo debería proporcionar información sobre el efecto que cada canal de marketing tiene en las ventas. Un modelo bien ejecutado puede calcular el ROI de inversiones pasadas, prever cambios probables en las variables de la mezcla de marketing y aislar sus efectos de factores externos e internos.

Aquí hay una guía que puede ayudar a optimizar el marketing de CPG utilizando el Modelado de Mix de Marketing:

Recolección de Datos: Reúne información histórica sobre actividades de marketing, rendimiento de ventas y otros factores relevantes asociados con productos de bienes de consumo empaquetados (CPG). Los puntos de datos que se suelen recopilar incluyen publicidad, promociones, detalles de precios y distribución, así como indicadores de actividad de la competencia e indicadores económicos que pueden afectarlos.

Define tu variable dependiente: Para marketing MMM Para fines, la variable dependiente generalmente se refiere a los ingresos o las ventas unitarias de productos de consumo masivo; será esta variable la que necesitará ser optimizada.

Localizar Variables Independientes: Determina las variables independientes que podrían tener un impacto en las ventas de productos de consumo masivo (CPG), como la publicidad digital (TV/radio/en línea), promociones, exhibiciones en tienda, esfuerzos de compromiso en redes sociales u otras iniciativas de marketing.

Preprocesamiento de datos: Limpia los datos y préprocesalos para eliminar valores atípicos, datos faltantes o inconsistencias y asegurar que puedan ser fácilmente utilizados para el modelado. Asegúrate de que el formato sea adecuado para el modelado.

Construir el modelo: Elige una técnica de modelado analítico, como el análisis de regresión, para establecer relaciones entre variables dependientes e independientes, siendo la regresión multivariante uno de los métodos utilizados en MMM como la técnica común para esto.

Interpretación del Modelo: Realiza una regresión para entender cómo cada entrada de marketing afecta las ventas. Los coeficientes del modelo de regresión mostrarán tanto la dirección como la fuerza entre los impulsores de marketing y los resultados de ventas.

Validación del Modelo: Prueba la precisión y fiabilidad de tu modelo utilizando medidas estadísticas como el R-cuadrado o el error porcentual absoluto medio.

Análisis de Escenarios: Utiliza el análisis de escenarios para simular cambios en los presupuestos y actividades de marketing con el fin de identificar estrategias de marketing efectivas que maximicen las ventas.

Asignación óptima del presupuesto: Utiliza los conocimientos del modelo para optimizar los presupuestos de marketing en canales y actividades en línea y fuera de línea, priorizando aquellos que ofrecen un máximo retorno. Sugiere invertir en actividades que generen los máximos resultados del inversión en marketing.

Monitoreo y Refinamiento: Evalúa y mejora constantemente el rendimiento de las campañas de marketing y actualiza tu modelo con nuevos datos para que puedas adaptarte a los cambios del mercado mientras sigues optimizando tu modelo.

El Modelo de Optimización del Mezcla de Marketing no debe verse como la única herramienta a su disposición para las estrategias de marketing de productos de consumo; cuando se utiliza en combinación con otras herramientas de análisis avanzado como el análisis de segmentación de clientes, la investigación de mercado y el análisis en tiempo real, puede producir estrategias más exitosas y completas.

Solución de Modelado de Mezcla de Marketing de NextBrain.

NextBrain ofrece una amplia biblioteca de funciones matemáticas diseñadas específicamente para MMM. Nuestra plataforma permite a los expertos utilizar regresión, modelado de series temporales, algoritmos de optimización y otras funciones matemáticas para dar sentido a su estructura compleja.

NextBrain utiliza algoritmos avanzados para extraer información valiosa de conjuntos de datos de MMM. Nuestra plataforma utiliza tecnología de punta. aprendizaje automático sin código técnicas como Aprendizaje Profundo, Métodos de Conjuntos y Técnicas de Modelado Predictivo para identificar patrones ocultos o interacciones entre múltiples variables de marketing.

Los conjuntos de datos pueden incluir toda la información de ventas: primaria, secundaria y de punto de venta; resultados de investigaciones de mercado, así como información de campañas y promociones pasadas; datos de redes sociales como Twitter, eventos clave o análisis meteorológicos. NextBrain utiliza su análisis de esta información para predecir ventas en función de cada recomendación de marketing, ayudando así a los líderes empresariales a tomar decisiones comerciales más efectivas.

La herramienta impulsada por IA de NextBrain, diseñada para ayudar a los comercializadores y usuarios por igual, es sencilla de usar. Mide el éxito de futuras campañas comparándolas con las ventas incrementales y el retorno de inversión generados por cada una.

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