Le Marketing Mix Modeling comme outil pour le marketing CPG

La plupart des équipes marketing CPG s'appuient sur des données de recherche primaires et secondaires pour optimiser leurs tactiques marketing, mais beaucoup négligent l'importance de prendre en compte l'efficacité du marketing d'approche lors de l'élaboration d'un plan intégré. Une approche marketing holistique suivra et mesurera des paramètres tels que :

1. Quels médias sont utilisés
2. Efficacité de chaque canal
3. L'utilisation des différentes campagnes
4. L'utilisation d'environnements médiatiques optimaux
5. Différents types de médias génèrent divers retours et augmentations de ventes.
6. À quelle fréquence les annonces doivent-elles être renouvelées ?

Le Marketing Mix Modeling (MMM) est la pratique consistant à utiliser des données statistiques pour analyser les effets passés des dépenses marketing sur les ventes et prendre des décisions éclairées concernant l'avenir des ventes et des stratégies marketing. Les modèles de Marketing Mix servent d'intermédiaire entre des paramètres tels que les dépenses marketing et les revenus des ventes pour augmenter le ROI marketing des investissements.

Les biens de consommation emballés, ou CPG, sont parmi les premiers secteurs à adopter le Marketing Mix Modeling. Les fabricants et les détaillants investissent dans l'analyse statistique car leur industrie fait face à des marges de contribution faibles et une concurrence accrue pour chaque SKU proposé, en plus d'avoir plusieurs stratégies médiatiques marketing en cours. Un solution de Marketing Mix Model peut être particulièrement utile pour les grandes marques ayant une large portée géographique, de nombreux SKU et une variété de canaux marketing ; ses insights leur permettent de tirer des enseignements de leurs données pour des ajustements en temps réel.

Pourquoi les entreprises CPG utilisent-elles le marketing mix modeling ?

L'attribution marketing a gagné en reconnaissance avec la prolifération du marketing numérique et des entreprises qui le priorisent dans le cadre de leurs opérations. Les clients peuvent effectuer la majorité, voire la totalité, de leur parcours client en ligne ; le MMM et l'attribution marketing utilisent ces deux outils simultanément ; cependant, le choix dépend du type d'industrie.

Avec les dernières mises à jour des lois sur la vie privée et des politiques d'entreprise, les entreprises sont contraintes de réfléchir à l'adoption du Marketing Mix Modeling, car le Marketing Mix Modeling fournit une solution respectueuse de la vie privée, non affectée par les récentes mises à jour de la vie privée telles que le RGPD ou les restrictions d'Apple concernant l'IFDA pour les appareils iOS. L'automatisation du Marketing Mix Modeling aide à la planification budgétaire en prenant en compte à la fois des facteurs externes et internes - cela peut s'avérer particulièrement utile pour les directeurs marketing, car le Marketing Mix Modeling leur offre une vue à 360° des tendances marketing.

Modélisation du Mix Marketing : Un Guide pour Optimiser le Marketing CPG

Les marketers CPG font face à une lutte constante pour allouer leur budget marketing entre les canaux traditionnels et numériques.

Un modèle de mix marketing efficace devrait fournir des informations sur l'effet de chaque canal marketing sur les ventes. Un modèle correctement exécuté peut calculer le ROI des investissements passés, prévoir les changements probables des variables du mix marketing et isoler leurs effets des facteurs externes et internes.

Voici un guide qui peut aider à optimiser le marketing CPG en utilisant la Modélisation du Mix Marketing :

Collecte de Données : Rassemblez des informations historiques concernant les activités marketing, les performances des ventes et d'autres facteurs pertinents associés aux produits CPG. Les points de données qui sont généralement collectés incluent la publicité, les promotions, les détails de tarification et de distribution, ainsi que les indicateurs d'activité des concurrents et les indicateurs économiques qui peuvent les impacter.

Définissez Votre Variable Dépendante : Pour marketing MMM Pour des raisons de marketing, la variable dépendante fait généralement référence aux revenus ou aux ventes unitaires des produits CPG – c'est cette variable qui doit être optimisée.

Localisez les Variables Indépendantes : Déterminez les variables indépendantes qui pourraient avoir un impact sur les ventes de produits CPG, telles que la publicité numérique (TV/radio/en ligne), les promotions, les présentations en magasin, les efforts d'engagement sur les réseaux sociaux ou toute autre initiative marketing.

Prétraitement des données : Nettoyez les données et prétraitez-les pour éliminer les valeurs aberrantes, les données manquantes ou les incohérences et assurez-vous qu'elles peuvent être facilement utilisées pour le modeling. Assurez-vous que le format est adapté au modeling.

Construire le Model : Choisissez une technique d'analyse de modeling, telle que l'analyse de régression, pour établir des relations entre les variables dépendantes et indépendantes, la régression multi-linéaire étant une méthode utilisée chez MMM comme technique commune pour cela.

Interprétation du Model : Réalisez une régression pour comprendre comment chaque input marketing affecte les ventes. Les coefficients du modèle de régression montreront à la fois la direction et la force entre les drivers marketing et les résultats des ventes.

Validation du Model : Testez l'exactitude et la fiabilité de votre Model à l'aide de mesures statistiques telles que R-carré ou l'erreur absolue moyenne en pourcentage.

Analyse de scénario : Utilisez l'analyse de scénarios pour simuler des changements dans les budgets et les activités marketing afin d'identifier des stratégies marketing efficaces qui maximiseront les ventes.

Allocation Budgétaire Optimale : Utilisez les insights du modèle pour optimiser les budgets marketing à travers les canaux et activités en ligne et hors ligne, en priorisant ceux qui offrent un retour maximal. Il suggère d'investir dans des activités qui rapporteront des résultats maximaux de l'investissement marketing.

Surveillance et Affinage : Évaluez et affinez constamment la performance des campagnes marketing et mettez à jour votre modèle avec de nouvelles données afin de pouvoir vous ajuster aux changements du marché tout en optimisant davantage votre modèle.

Le Modèle d'Optimisation du Mix Marketing ne doit pas être considéré comme le seul outil à votre disposition pour les stratégies marketing CPG ; lorsqu'il est utilisé en combinaison avec d'autres outils d'analytique avancée tels que l'analyse de segmentation de la clientèle, la recherche de marché et l'analyse en temps réel, il peut produire des stratégies plus réussies et complètes.

Solution de Modélisation du Mix Marketing par NextBrain.

NextBrain propose une vaste bibliothèque de fonctions mathématiques conçues spécifiquement pour le MMM. Notre plateforme permet aux experts d'utiliser la régression, la modélisation de séries temporelles, des algorithmes d'optimisation et d'autres fonctions mathématiques pour comprendre sa structure complexe.

NextBrain utilise des algorithmes avancés pour extraire des insights précieux des ensembles de données MMM. Notre plateforme utilise des technologies de pointe no-code machine learning telles que le Deep Learning, les Méthodes d'Ensemble, et les Techniques de Modélisation Prédictive pour identifier des modèles cachés ou des interactions entre plusieurs variables marketing.

Les ensembles de données peuvent inclure toutes les données de vente - primaires, secondaires et au point de vente ; les résultats d'études de marché ainsi que les informations sur les campagnes et promotions passées ; les données provenant de réseaux sociaux comme Twitter, des événements clés ou des analyses météorologiques. NextBrain utilise son analyse de ces informations pour prédire les ventes en fonction de chaque recommandation marketing, aidant ainsi les dirigeants à prendre des décisions commerciales plus efficaces.

L'outil alimenté par l'IA de NextBrain, conçu pour aider les marketeurs et les utilisateurs, est simple à utiliser. Mesurez le succès des futures campagnes en les comparant avec les ventes incrémentales et le retour sur investissement généré par chacune.

Parlez à l'un de nos experts si vous souhaitez voir l'outil avancé de NextBrain outil AutoML sans code en action ou en savoir plus sur ses capacités.