Aggiornamento: Il 22 luglio Google ha annunciato che non disabiliterà più i cookie, permettendo agli utenti di scegliere autonomamente. Sebbene questo riduca leggermente l’impatto dello scenario cosiddetto “cookieless”, i marketer continuano a confrontarsi con la sfida di un numero prevedibilmente basso di utenti disposti ad accettare cookie di terze parti.
Nel complesso panorama marketing odierno, Chief Marketing Officer (CMO) e digital marketer affrontano numerose sfide. La necessità di un approccio omnicanale, la realtà della deprecazione dei cookie che rende l’attribuzione basata su regole poco affidabile, e le diverse normative sulla privacy nei vari Paesi sono solo alcune di queste sfide. Inoltre, ai CMO è sempre più richiesto di dimostrare la redditività delle iniziative e ottimizzare i risultati di budget marketing che non sono destinati ad aumenti significativi. Con l’aumento degli investimenti pubblicitari cresce anche la domanda di una misurazione efficace.
UMM è la soluzione verso cui si orienta la maggior parte dei marketer per affrontare queste sfide.
Questa guida in quattro parti esplorerà perché UMM rappresenta un cambiamento epocale (Parte 1), come l’intelligenza artificiale generativa potenzia UMM (Parte 2), come e quando utilizzare dati sintetici per migliorare UMM (Parte 3) e i vantaggi nello sviluppare un modello UMM su misura (Parte 4).
UMM: L’ultima iterazione del Marketing Mix Modelling potenziata dall’AI
Il Marketing Mix Modeling (MMM) è una tecnica collaudata che utilizza metodi econometrici per valutare e prevedere l’impatto delle attività di marketing sul fatturato.
MMM si differenzia dalla Multi-Touch Attribution (MTA) per la sua base statistica, per la visione macro del marketing mix (che include dati online e offline e fattori esterni) e per il focus sulla pianificazione strategica a lungo termine.
Sebbene MMM risalga agli anni ’50, sta vivendo una nuova fase di rilancio grazie ai progressi nell’AI e nel Machine Learning (ML). L’avvento di strumenti open-source sta modernizzando questa metodologia di misurazione, aprendo la strada all’ultima evoluzione: l’Unified Marketing Measurement.
UMM combina metodi innovativi e tradizionali. Triangola MMM con MTA, che si concentra su dati più granulari a livello micro, e con esperimenti incrementali, considerati il gold standard per misurare l’efficacia del marketing. Integrati, questi tre metodi forniscono i risultati più solidi e affidabili, poiché si completano, calibrano e validano a vicenda.
UMM permette ai marketer di misurare le vendite incrementali generate dalle campagne pubblicitarie e di comprendere il livello base per valutare la brand awareness. Un modello UMM può prevedere tendenze future analizzando dati storici, aiutando così a ottimizzare i budget e pianificare strategicamente per massimizzare il ROI.
Abbracciare una prospettiva statistica
Nell’attuale contesto tecnico e sociale, è irrealistico puntare a un conteggio esatto di quali interazioni o conversioni siano attribuibili a specifici touchpoint. I marketer devono riconoscere e adattarsi a questa realtà.
La ricerca di un’attribuzione precisa ha portato allo sviluppo di numerosi modelli complessi che cercano di definire come attribuire le conversioni, ma questi modelli non riescono ancora a coprire tutte le casistiche.
L’obiettivo finale non è l’attribuzione esatta, bensì la capacità di valutare come diverse condizioni, quali scelte di budget ed eventi esterni, influenzino le vendite. Questa comprensione può poi essere applicata e replicata in scenari futuri.
È importante passare dal tradizionale MMM al moderno UMM, da un’attribuzione precisa basata su regole a un’attribuzione statistica basata sui dati, e da un’analisi statica a un approccio euristico di test & learn.
Cosa puoi ottenere usando un Modello UMM
Utilizzando un modello UMM, puoi:
- Valutare l’impatto delle attività di marketing sulle vendite
- Misurare il ROI del marketing attraverso canali, campagne, segmenti e aree geografiche
- Comprendere come un insieme di condizioni abbia influenzato i ricavi
- Inferire relazioni causali tra attività di marketing e risultati di fatturato
- Misurare incrementi incrementali su vendite o altri KPI
- Proiettare scenari “what-if”
- Verificare gli esiti probabili di diverse allocazioni di budget dati noti o ipotizzati eventi esterni
- Migliorare il ROI di un budget invariato
- Valutare l’opportunità di esplorare nuovi canali marketing o nuovi mercati
Nella prossima sezione approfondiremo il contributo dell’AI e dell’AI generativa a UMM e come queste tecnologie aprano possibilità completamente nuove rispetto al tradizionale MMM.
