Comprendre le Marketing Mix Modelling à l’ère numérique d’aujourd’hui
Le Marketing Mix Modelling (MMM) est actuellement un sujet brûlant pour de nombreuses raisons. À l’ère numérique, il fait face à des défis critiques que les marques doivent surmonter. La prolifération des plateformes a compliqué la tâche d’établir la voix et la personnalité d’une marque. En même temps, la croissance exponentielle des réseaux sociaux a renforcé le pouvoir des consommateurs, entraînant l’émergence de nombreuses nouvelles niches et audiences. En conséquence, construire une relation significative entre les marques et leurs audiences, tout en mesurant avec précision son impact, est devenu de plus en plus difficile. Les jours des relations durables entre marques et consommateurs ont cédé la place à des scénarios en évolution rapide, nécessitant un rafraîchissement des stratégies de Marketing Mix Modelling.
Défis clés dans le Marketing Mix Modelling
Ce paysage complexe présente plusieurs défis, notamment :
Qualité des données
Avec des campagnes plus courtes ciblant des segments plus petits, la disponibilité des données a diminué. Les modèles statistiques traditionnels et les algorithmes de machine learning standard dépendent de grands ensembles de données. Pour remédier à cette limitation, de nouvelles Modélisation du Mix Marketing techniques telles que les modèles bayésiens, les modèles graphiques, et les modèles de Deep Learning causalement explicables doivent être adoptées. Les données synthétiques, qui offrent des ensembles de résultats équivalents aux données d’entrée, peuvent également aider à générer de plus grands ensembles d’échantillons adaptés aux algorithmes de machine learning.
Effets d’entonnoir
Dans un environnement multicanal où la personnalité de la marque se construit à travers de nombreux canaux, les effets de funnel jouent un rôle significatif. À mesure que le nombre de canaux augmente, s'étendant sur des plateformes en ligne et hors ligne, le Marketing Mix Modelling devient plus complexe, et l'interaction entre les différents canaux devient inévitable. Les modèles MMM existants ont souvent du mal à comprendre ce mélange, ce qui conduit à une sous-estimation de certains effets de canal. Comprendre et prendre en compte les effets de funnel devient crucial lors de l'établissement d'une personnalité de marque à travers plusieurs canaux.
Biais de sélection et causalité
La relation entre la publicité et la demande n'est plus simple en raison de l'abondance de canaux, de médias et d'audiences. Le biais de sélection se produit lorsqu'une variable média d'entrée est corrélée à un ou plusieurs facteurs de demande cachés. L'incapacité à identifier ces facteurs peut entraîner des interprétations erronées des contributions des médias. Les nouveaux modèles MMM doivent avoir la capacité d'incorporer d'autres variables pour évaluer avec précision l'efficacité des différentes campagnes.
Mesurer la créativité
Dans le domaine numérique, les consommateurs sont devenus des auditeurs très engagés. Si une marque ne communique pas avec ses clients, une autre marque saisira l'opportunité. Les marques doivent constamment développer de nouvelles stratégies créatives tout en trouvant des moyens efficaces de mesurer leur impact. Les modèles MMM ne devraient pas seulement évaluer les contributions des canaux, mais aussi évaluer l'efficacité des différentes approches créatives.
En relevant ces défis et en adoptant des techniques innovantes, l'avenir du Marketing Mix Modelling peut être façonné pour répondre aux exigences d'un paysage marketing en évolution.
L'avenir du Marketing Mix Modelling
Pour rester compétitives dans cet environnement dynamique, les marques doivent tirer parti d'outils et de méthodologies avancés. NextBrain AI offre une plateforme de machine learning sans code qui peut aider les entreprises à révolutionner leurs stratégies de Marketing Mix Modelling. En utilisant nos solutions, les marques peuvent obtenir des insights plus profonds sur leur performance marketing et prendre des décisions éclairées.
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