در چشم انداز دیجیتالی گسترده امروز ، بازاریابان به حجم ظاهری بی پایان داده دسترسی دارند – اما آیا آنها از این داده ها به میزان کامل استفاده می کنند؟ برای بسیاری از سازمانها – پاسخ منفی است.
بازاریابان اکنون باید استراتژی خود را به روش ها و ابزارهایی تغییر دهند که به آنها امکان می دهد در حجم وسیعی از داده ها نتیجه گیری روشنی داشته باشند. بدون توانایی ایجاد ارتباط بین تلاش های بازاریابی در کانال های مختلف ، بازاریابان می توانند هوش بازاریابی کلیدی را که می تواند برای موفقیت در کمپین های آینده مورد استفاده قرار گیرد ، از دست بدهند.
مدلسازی مدیا مدل چیست؟
مدل سازی آمیخته رسانه ای (MMM) ، که گاهی اوقات به عنوان مدل آمیخته بازاریابی نیز شناخته می شود ، یک تکنیک تجزیه و تحلیل است که به بازاریابان اجازه می دهد تا تأثیر کمپین های بازاریابی و تبلیغاتی خود را اندازه گیری کنند تا تعیین کنند که چگونه عناصر مختلف به هدف آنها ، که اغلب منجر به تبدیل می شود ، کمک می کند. بینش های بدست آمده از مدل سازی ترکیبی رسانه ها به بازاریابان اجازه می دهد تا کمپین های خود را بر اساس عوامل مختلف ، از روندهای مصرف کننده گرفته تا تأثیرگذاران خارجی ، اصلاح کنند تا در نهایت یک کمپین ایده آل ایجاد کنند که باعث تعامل و فروش شود.
MMM از داده های کلی استفاده می کند ؛ بنابراین ، می تواند طیف وسیع تری از کانال ها ، سنتی و دیجیتالی را ارزیابی کند. علاوه بر این ، MMM به بازاریابان اجازه می دهد تا عوامل تأثیرگذار خارجی مانند فصلی ، تبلیغات و غیره را در نظر بگیرند.
مدلسازی میکس مدلینگ چگونه کار می کند؟
تجزیه و تحلیل آماری انجام شده توسط مدل سازی مخلوط رسانه ای از رگرسیون چند خطی برای تعیین رابطه بین متغیر وابسته ، مانند فروش یا مشارکت ، و متغیرهای مستقل ، مانند هزینه تبلیغات در کانال ها استفاده می کند. به عنوان مثال ، MMM می تواند از دو روش رگرسیون خطی و غیر خطی برای تعیین نحوه افزایش هزینه های بازاریابی برای تبلیغات مجلات بر فروش کلی استفاده کند. برای به دست آوردن قوی ترین و دقیق ترین تأثیر در بازاریابی ، چندین مدل باید مورد ارزیابی قرار گیرد.
برای سازمان هایی که از MMM استفاده می کنند مهم است که هنگام انتخاب داده هایی که می خواهند اندازه گیری کنند و قادر به اندازه گیری هستند ، تشخیص دهند. کیفیت داده ها را نمی توان نادیده گرفت ، بنابراین سازمان ها باید زمان زیادی را برای جمع آوری و پاکسازی داده ها از پایگاه های داده داخلی ، منابع شخص ثالث یا هر دو صرف کنند. مدلهای ترکیبی رسانه ها اغلب از داده های دو تا سه ساله استفاده می کنند که به آنها امکان می دهد مواردی مانند فصلی را در نظر بگیرند.
نتیجه به بازاریابان این امکان را می دهد که به تأثیر کمپین ها در کانال های مختلف رسانه ای در جهت دستیابی به هدف نهایی – تعامل ، تبدیل و … پیش بینی فروش
نسبت مدل سازی مدیا میکس چیست؟
در صنایع ، نسبت MMM سازمان از سه جزء اساسی تشکیل شده است:
نمونه ای از مدلسازی میکس مدیا
یک راه خوب برای درک اقدامات مدلسازی مخلوط رسانه ای ، درک علت ایجاد آن است.
MMM در دهه ۱۹۶۰-۷۰ هنگامی که چشم انداز بازاریابی نسبت به امروز ساده تر شد ، مورد استفاده عمومی قرار گرفت. کرافت کاربر اولیه این نوع تجزیه و تحلیل بود. با راه اندازی Jell-O ، آنها توانستند بین سه یا چهار شبکه تلویزیونی و تبلیغات مجله را برای تبلیغ محصول جدید انتخاب کنند.
رویکرد MMM سنتی به آنها این امکان را می دهد که ببینند آیا در سطوح مختلف ، در نقاط مختلف کشور ، در زمان های مختلف سال تبلیغ می کنند – چگونه فروش در آن مناطق تحت تأثیر قرار می گیرد. به عنوان مثال ، آنها می توانند Jell-O را در ده شهر طی ده هفته تبلیغ کنند تا ببینند آیا فروش افزایش می یابد یا خیر.
این MMM در ساده ترین شکل خود است و به بازاریابان اجازه می دهد تا بینش های بالایی در مورد اثربخشی کمپین دریافت کنند. امروزه از آنجا که تکه تکه شدن در همه راه هایی که ما از رسانه استفاده می کنیم ، منفجر شده است ، داده های MMM بیشتر با دیدگاه های مدلهای انعطاف پذیر و دانه ای مقایسه می شود.
مدلسازی میکس مدلسازی در مقابل داده محور
برای تعیین تأثیر تاکتیک های بازاریابی بر اهداف تجاری ، از مدل سازی ترکیبی رسانه ای و مدل های اسناد بازاریابی مبتنی بر داده ، مانند اسناد چند لمسی استفاده می شود. با این حال ، مهم است که به یاد داشته باشید که MMM تعاملات در سطح کاربر ، مانند نمایش ، کلیک ها و غیره را بررسی نمی کند. این نیاز به داده های سطح شخصی است که چرا اسناد داده محور در بازاریابی فراگیر شده است. مدل سازی ترکیبی رسانه ها به طور انحصاری تأثیر تلاش های بازاریابی را در دستیابی به اهداف بدون در نظر گرفتن سفر مشتری اندازه گیری می کند .
ویژگی داده محور
اسناد داده محور به مدل های اسناد مختلف اشاره می کند که تعاملات را در طول سفر مشتری پیگیری می کند. این بینش ها به بازاریابان این امکان را می دهد تا بفهمند که با کاهش مصرف کنندگان در قیف فروش ، کدام تاکتیک ها بیشترین تأثیر را دارند. مدلهای اسناد بازاریابی معمولاً عملکرد را پس از چند ماه در پایان کمپین ارزیابی می کنند.
مدلسازی مدیا مدلسازی
همانطور که قبلاً ذکر شد ، MMM بینش های بالایی را در مورد تاکتیک های خاص بازاریابی ، در مدت زمان طولانی تر ارائه می دهد. این امر به بازاریابان اجازه می دهد تا روندهایی مانند فصلی بودن ، آب و هوا ، تعطیلات ، ارزش ویژه برند و غیره را درک کنند. MMM معمولاً داده های تاریخی دو تا سه ساله را تجزیه و تحلیل می کند تا الگوهای اثربخشی کمپین را شناسایی کند.
کاربرد این مدلها در بازاریابی مدرن کاربرد دارد ، اما هر دو دارای نقاط کور هستند. مدلهای اسناد مبتنی بر داده می توانند در تبدیلهای آفلاین دید محدودی داشته باشند و عمدتا بر بسترهای بازاریابی دیجیتال تمرکز کنند ، جایی که MMM می تواند هر دو را اندازه گیری کند. با این حال ، فقدان بینش در سطح شخص ارائه شده توسط MMM باعث می شود که برای سفارشی کردن کمپین ها به خواسته های خاص مصرف کننده مناسب نباشد.
چالش های مدلسازی میکس مدلینگ چیست؟
از آنجایی که چشم انداز بازاریابی با کانال های بیشتری برای دستیابی به مصرف کنندگان تجزیه شده است ، بسیاری مدعی شده اند که مدل سازی ترکیبی رسانه ای “مرده” است و در بازاریابی مدرن جایی ندارد. این امر به این دلیل است که با توجه به اینکه مصرف کنندگان در هر کانالی که با آن ارتباط برقرار می کنند بیشتر در معرض پیام های تجاری قرار می گیرند ، شروع به تنظیم پیام هایی می کنند که به نیازهای خاص آنها مربوط نمی شود.
در حال حاضر ، تولید آگهی هایی که فرد خاصی را در نظر ندارند ، نه تنها می تواند ROI بازاریابی را کاهش دهد ، بلکه درک برند را در نظر مصرف کننده آسیب می زند. در نتیجه ، بینش کلی که MMM ارائه می دهد ، که به سطح مصرف کننده نمی رسد ، به بازاریابان کمک نمی کند که پیام ها را برای برآوردن خواسته های مصرف کننده سفارشی کنند.
کاستی های رایج در مدل سازی ترکیب رسانه عبارتند از:
نقش مدل سازی میکس رسانه ای در بازاریابی مدرن
در حالی که برخی معتقدند مدیا میکس مدلینگ خراب شده است ، اما هنوز در بازاریابی مدرن جایگاهی دارد ، مخصوصاً وقتی در کنار مدل های بیشتر مصرف کننده محور استفاده شود. MMM هنوز یک راه ساده برای دریافت پاسخ های سطح بالا است. این تجزیه و تحلیل می تواند به ندرت انجام شود تا سازمانها از روندها و الگوهای وسیعی که طی سالهای متمادی اتفاق افتاده آگاه شوند.
با این حال ، MMM نباید رویکرد اصلی برای مدیریت بهبود برنامه بازاریابی شما باشد ، زیرا این بهترین ابزار برای درک چگونگی بازگشت انواع مختلف افراد و پیام ها نیست. در نتیجه ، بازاریابان نباید هزینه زیادی برای MMM خرج کنند و باید این تجزیه و تحلیل را یک یا دو بار در سال انجام دهند. این یک دیدگاه تشخیصی تاریخی و سطح بالا در مورد مشارکت بازاریابی و عوامل خارجی که در بازه زمانی طولانی با بازاریابی تعامل دارند ارائه می دهد.
در ابزارهای مدلسازی میکس رسانه به دنبال چه چیزی باشید
برای اینکه مدل سازی ترکیبی رسانه ای امروزه موثر باشد ، باید با اندازه گیری های بازاریابی اضافی جمع آوری شود تا یک اندازه گیری بازاریابی یکپارچه ارائه شود . این امر به بازاریابان بینش تاریخی و تعاملات سطح فردی با نقاط مختلف ارتباطی را می دهد و به آنها این امکان را می دهد تا دیدگاه جامع تری از موفقیت تلاش های بازاریابی خود داشته باشند.
برای انجام این کار ، تیم های بازاریابی باید از راه حل عملکرد بازاریابی استفاده کنند که داده های بزرگ را در بینش های کاربردی ، برای بهینه سازی پویا و درون کمپین استفاده می کند. یک پلت فرم اندازه گیری یکپارچه که به بازاریابان اجازه می دهد از داده های MMM در کنار تجزیه و تحلیل سایر مدل ها استفاده کنند ، باید ویژگی های زیر را در خود جای دهد:
منابع اضافی در مدلسازی میکس مدیا
