Marketing Mix Modeling (MMM): почему это не просто статистика

Marketing Mix Modeling (MMM): почему это не просто статистика

В эпоху privacy-first (приоритета конфиденциальности) и заката last-click (атрибуции по последнему клику), фокус внимания Head of MarTech сместился на Marketing Mix Modeling (моделирование маркетингового микса). Это статистический метод, который позволяет оценить влияние каждого канала на продажи, учитывая внешние факторы: сезонность, экономическую ситуацию и активность конкурентов.

Часто MMM путают с простым анализом корреляции. Разница в том, что корреляция показывает лишь наличие связи, тогда как MMM — это математическая модель, которая пытается вычленить причинно-следственные связи. Если вы видите, что рост инвестиций в контекст совпадает с ростом продаж, это не всегда значит, что первое стало причиной второго. Моделирование помогает понять, что именно приносит доход, а что — лишь «шум».

Типичная ошибка — пытаться заменить MMM сквозной аналитикой. Это инструменты разных уровней. Сквозная аналитика дает отчет о пути конкретного пользователя, а MMM — глобальное видение эффективности бюджета.

Пример: Крупная сеть бытовой техники внедряет MMM, чтобы понять, как ТВ-реклама влияет на онлайн-заказы через три недели после выхода ролика. Last-click атрибуция здесь бессильна, так как пользователь увидит ТВ-рекламу, но совершит покупку через прямой заход в браузер. Модель позволяет выделить долю влияния ТВ на итоговую выручку, обосновывая бюджет, который ранее считался неэффективным.

— @MarTechNewsDigest