K. Andersson
Geleneksel pazarlama uygulamalarını ve bunların getirdiği başarıları veya başarısızlıkları bir sanat formu olarak değerlendirdiğimiz bir dönem vardı. Gizemli, izlenemez sonuçlara sahip olan pazarlama çabaları şeffaflıktan yoksundu ve yaygın olarak yıldız pazarlama profesyonellerinin yaratıcı yeteneklerinden doğduğu kabul ediliyordu.
Büyük verinin ortaya çıkışı bazı şeyleri değiştirdi; 1980’lerde veri toplama ve analizine yapılan önemli yatırımlar, tamamen olmasa da en azından kısmen pazarlamaya yönelik düşüncede bir değişim gördü. ilmi. Ancak birçok pazarlamacı için kapsamlı bir bilimsel yaklaşıma doğru geçiş çok büyük oldu. Yeni teknolojiler, karmaşık algoritmalar ve istatistiksel uygulamalar çoğu zaman bizi ayak uydurmak için çabalıyor.
Perakende sektöründe yalnızca %8-10 satış gelirinin %’si pazarlama faaliyetlerine gidiyor; CMO’ları ve pazarlama yöneticilerini şu sorunla karşı karşıya bırakmak nasıl ve nerede sınırlı pazarlama bütçelerine yatırım yapmak. Anlaşılır bir şekilde, en büyük endişe bu bütçenin bir kamu kuruluşuna en iyi şekilde nasıl tahsis edileceğidir. geniş yelpazede pazarlama faaliyetleri. Pazarlama Karması Modellemesi (MMM) şeklindeki metodik, stratejik planlama, pazarlama değişkenlerinin en uygun karışımını bularak ve titizlikle araştırdığınız yatırım getirisini (ROI) kanıtlayarak bu sorunun üstesinden gelmenize yardımcı olabilir. Pazarlama stratejisi sağlar.
Pazarlama Karması Modellemesi (MMM) Nedir?
Hepimiz biliyoruz 4P Pazarlama karmasının bileşenleri: Ürün, Fiyat, Yer, Tutundurma. Pazarlama teorisinin temel bir parçasıdır. hangi faktörler Bir işletmenin başarılı olması için gereklidir.
Pazarlama karması modellemesi, 4P’lerle yakından ilişkilidir; ne kadar başarı elde edildi her faktöre göre ve ne olacağını tahmin edin gelecekteki başarı Pazarlama karmasının değiştirilmesi ve optimize edilmesi yoluyla oluşturulabilir.
Pazarlama karması modellemesi, pazarlama karmasının belirlenmesinde kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. verimlilik parçalara ayrılarak pazarlama kampanyalarının toplam veri ve pazarlama taktikleri ve tanıtım faaliyetlerinden gelen katkılar ile diğer kontrol edilemeyen başarı etkenleri arasında ayrım yapmak.
Pazarlama karması modeli analizinizin sonuçları veya ‘çıktısı’, gelecekteki pazarlama çabalarının bileşimini belirli bir düzeyde bilgilendirecektir, yani ‘a’ girdisini değiştirmek, ‘b’ çıktısını etkileyecektir.
Pazarlama Karması Modellemesinin Faydaları
- Pazarlamacıların çabalarının yatırım getirisini kanıtlamalarına olanak tanır
- Etkili bütçe tahsisine olanak tanıyan bilgileri döndürür
- Üstün satış trendi tahminini kolaylaştırır
Pazarlama Karması Modellemesinin Sınırlamaları
- Gerçek zamanlı modern veri analitiğinin rahatlığından yoksundur
- Eleştirmenler, 1’e 1, bireysel verileri dikkate aldıkları için modern ilişkilendirme yöntemlerinin daha etkili olduğunu savunuyorlar
- Pazarlama Karması Modellemesi müşteri deneyimini (CX) analiz etmez
Pazarlama Karması Modellemeye nasıl başlanır?
Tamam, şu anda denklemlere, katsayılara ve lise matematik dersinde genel olarak ağlama isteği uyandıran her şeye takılıp kalabilirim. Ancak sorun şu ki, bir pazarlama yöneticisi veya yöneticisi olarak, rakamları kendiniz hesaplamaktansa, pazarlama karması modellemesini uygulamanın faydalarını ortaya koyma olasılığınız çok daha yüksek… *vay be*.
Bunun yerine, departmanınızda bir pazarlama karması modelleme projesini hayata geçirmeye çalışırken bilmeniz gerekenleri burada bulabilirsiniz, böylece tüm kafa karıştırıcı şeyleri başkalarına bırakabilirsiniz. profesyoneller.
Google İşletmenizde veya bir satıcıyla herhangi bir Pazarlama Karması Modellemesi gerçekleştirmeden önce kuruluşunuzu olacaklara hazırlamanız gerektiğini önerir. Bu 4 adımı takip ederek kuruluşunuzun MMM projenizden değer kazanmasını sağlayacaksınız:
1. Adım: Hedefleri belirleyin
Unutmayın, MMM’yi ilk etapta üstlenmenin asıl nedeni, pazarlama çalışmalarınızı geliştirecek ve bütçe tahsisinizi optimize edecek sistematik bilgi edinmektir. Ancak bunun ötesinde, organizasyonel hedeflerinizin açık ve ulaşılabilir olması gerekir.
Pazarlama karması modellemeniz aracılığıyla yanıtlamak istediğiniz temel soruları ana hatlarıyla belirtin. İncelenecek alanlara ve kendinize sormanız gereken sorulara bazı örnekler şunları içerebilir:
Hangi pazarlama taktikleri en iyi medyan yatırım getirisine (MROI) sahiptir?
TV reklam bütçesini %15 artırmak, artan satışlarımızı artırır mı?
Fiyat değişikliğinin satışlar ve kar üzerindeki etkisi nedir?
Hangi rakiplerin reklam kampanyaları satışlar üzerinde en önemli etkiye sahip?
Hazırlık aşamalarında kuruluşunuza soracağınız sorular, daha sonra MMM analizinizin boyutuna ve kapsamına yön verecek ve planlarınızı gerçekleştirmek için hangi verilere ihtiyaç duyulduğunu anlamanıza yardımcı olacaktır.
Adım 2: Verileri anlamak için kuruluşunuzu ve kilit paydaşlarınızı uyumlu hale getirin
Pazarlama karması modelleme, kuruluşunuz içindeki birçok farklı alandan büyük miktarda veri toplamanızı gerektirir. Bunu yapmak için, her bir veri kümesinin kapı denetleyicilerini görevlendirmeniz, sorumlulukları belirlemeniz ve veri işleme için bir zaman çizelgesi oluşturmanız gerekecektir.
Bu figürlerden herhangi birinin muhtemelen devreye alınması gerekecektir:
- CMO (Pazarlama Direktörü)
- TV ve medya ajansı ortakları
- Pazarlama ajansı ortakları
- CRM yöneticisi
- Pazarlama yöneticileri
3. Adım: İlgili verileri tanımlayın
Kuruluşunuzun mevcut veri havuzları; Burası şirket ve müşteri verilerinizin araştırma amacıyla kolayca erişilebileceği ve analiz edilebileceği yerdir. Verilerinizin kalitesi MMM için önemli bir faktördür; Tutarlı, temiz ve mantıksal olarak saklanan veriler, analiziniz için yeniden kullanım söz konusu olduğunda zamandan ve emekten tasarruf etmenizi sağlar. Bu aşamada kurumsal veri havuzlarını ve araçlarını yönetmekten sorumlu herhangi bir meslektaşınızın yardımına başvurmalısınız.
4. Adım: Tüm sınırlamalar da dahil olmak üzere verilere erişiminizi anlayın
Elinizde bulunan ve analizinize dahil etmek istediğiniz verilerin ayrıntılı bir envanterini oluşturun; Üçüncü taraf verilerine erişim için gereken ödemeler veya abonelikler de dahil olmak üzere mümkün olduğunca fazla bilgi toplamaya çalışın. Ayrıca çevrimdışı verilere erişimle ilişkili tüm zaman gecikmelerini de hesaba katmanız gerekecektir.
Pazarlama karması modellemesi nasıl yapılır?
Nielsen, Pazarlama Karması Modelleme sürecinin 4 aşamasına dikkat çekiyor:
1. Aşama: Toplayın
Pazarlama karması modellemesinin toplama aşamasında, ekonometrik Ürün satışlarını bölümlere ayırarak pazarlama taktikleri tarafından üretilen ürün talebini tahmin etmek için kullanılan teknikler 2 tür satış sürücüsü:
1. Artımlı sürücüler
Bunlar pazarlama ekibi tarafından uygulanan kontrol edilebilir unsurlardır. Artımlı sürücüler kısa vadeli olarak çalışır; veriler, aşağıdakilere bağlı olarak değişen haftalık satışlardan elde edilir:
- Çizginin üstünde medya etkinliği (TV, basılı reklamlar, dijital reklamlar, promosyonlar ve indirimler vb.)
- Çizginin altında faktörler (geçici satış fiyatları, satış promosyonları, indirimler, sosyal medya, doğrudan postayla pazarlama kampanyaları, mağaza içi pazarlama, etkinlikler ve konferanslar.)
2. Temel sürücüler
Bir işletmenin temel sonucu, herhangi bir artan pazarlama faaliyetinin yokluğunda elde edilen satışlardır. Temel sonuçlar genellikle müşteri sadakati gibi birkaç yılda oluşan marka değerinin ve itibarın sonucudur.
Aşağıdaki öğeler temel sürücülerdir:
- Fiyat: Fiyat, hem ürünün hedeflendiği tüketici segmentini hem de ürünü seçilen hedef kitleye pazarlamak için uygulanan promosyonları belirlediğinden, bir ürünün fiyatı pazarlama karmasının önemli bir temel etkenidir.
- Dağıtım: Mağaza konumlarının sayısı, bu konumlardaki stok ve bu stokun raf ömrü, pazarlama karmasının temel etkenleri olarak kabul edilir. Mağaza konumları ve bunların içindeki envanter statiktir ve müşteriler tarafından herhangi bir pazarlama müdahalesine gerek kalmadan keşfedilebilir.
- Mevsimsellik: Belirli değişiklikler bir iş yılı içinde periyodik olarak meydana gelir ve bu nedenle satışları öngörülebilir bir düzeyde artırmaya güvenilebilir. Kış tatili dönemi gibi sezonluk satışlar işletme için büyük itici güçlerdir. Örneğin 2018’de e-Ticaret sektörü büyüdü %16,7tatil harcama çılgınlığı nedeniyle 123,90 milyar dolara ulaştı.
- Makro-ekonomik değişkenler: Makroekonomi, genel ekonominin ve piyasaların nasıl davrandığının incelenmesidir. Enflasyon, gayri safi yurtiçi hasıla (GSYİH), işsizlik vb. konuların etkisini dikkate alır. MMM söz konusu olduğunda makroekonomik faktörler baz satışlar üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilir; örneğin işsizlik oranlarındaki artış satın alma fiyatlarını düşürecektir Tüketicinin gücü ve dolayısıyla satışlar azalacaktır.
Aşama 2: Model
Başbakan Cain Zaman Serisi analizini (regresyon modeli) çağırır “mantıklı seçim” pazarlama karması modelleme projeleri için… Şu anda kafanızı karıştırıyorsanız endişelenmeyin. İşte adamların kısa bir tanımı: MathWorks:
“Zaman serisi regresyonu bir Yanıt geçmişine dayalı olarak gelecekteki bir yanıtı tahmin etmeye yönelik istatistiksel yöntem (otoregresif dinamikler olarak bilinir) ve dinamiklerin ilgili öngörücülerden aktarılması. Zaman serisi regresyonu size yardımcı olabilir davranışı anlamak ve tahmin etmek Dinamik sistemlerin deneysel veya gözlemsel verilerden elde edilmesi. Zaman serisi regresyonu yaygın olarak kullanılır. modelleme ve tahmin ekonomik, finansal ve biyolojik sistemlerin.”
Geleceği tahmin etmek kulağa oldukça hoş geliyor, değil mi? Lütfen kimseye matematiğin harika bir şey olduğunu söylediğimi söylemeyin.
Zaman serisi regresyon analizi, birçok farklı zaman aralığının ve bu dönemler içerisinde karşılık gelen iş sonuçlarının oluşturulmasını içerir. Model kavramına dayanmaktadır. Adstock1979’a kadar uzanan ve reklam ile tüketici davranışı arasındaki doğrusal olmayan ilişkiyi tanımlayan.
Adstock teorisi, reklamcılığın anında gerçekleşmediğini ve getirilerinin azaldığını, yani reklama daha fazla para tahsis edilse bile etki gücünün zamanla azaldığını belirtir. Bu nedenle zaman regresyon analizi, pazarlamacıların reklam etkinliği için potansiyel zaman çizelgesini anlamalarına ve bu faktörleri telafi etmek için pazarlama karmasının nasıl optimize edileceğini anlamalarına yardımcı olacaktır.
Bunun birçok modelden sadece biri olduğunu belirtmek gerekir; Organizasyonel hedeflerinize, verilerinizin kalitesine ve çalışmayı seçtiğiniz tedarikçiye bağlı olarak farklı bir model uygulanabilir.
Aşama 3: Analiz edin
Analiz aşamasında seçeceğiniz modelin çıktıları incelenecek; bu çıktılar, modellenen her taktik için verileri hacimlere ayıran satışların ayrıştırılması biçiminde gelecektir.
Var 3 önemli ölçüm satışların ayrıştırılmasını analiz etmeye gelince:
- Verimlilik
- Yeterlik
- Medyan Yatırım Getirisi (MROI)
Pazarlama çalışmalarınızın tamamı için ve her taktik için ayrı ayrı bu metrikler hakkında bilgi edinebileceksiniz.
Aşama 4: Optimize Etme
MMM’nin bu son aşaması esas olarak çıktılarınızı girdilere dönüştürdüğünüzü gösterir – tam daire stili; yani analizinizin sonuçlarını gelecekteki kampanyalar için pazarlama karışımınızı optimize etmek amacıyla kullanırsınız.
Optimizasyonun bir kısmı şunları içerecektir: “Ya şöyle olursa” simülasyonu. Pazarlama modelinizin çıktıları, pazarlama faaliyetleri ile satış sonuçları arasındaki ilişkiyi gösteren denklemlerdir. Bu denklemlerle pazarlama karması üzerinde değişiklik yapılması durumunda ne olacağını tahmin edebilirsiniz.
Mesela “Ya eğer” Coca Cola kutularının fiyatını %5 düşürürsem. Bu soru, promosyon indirimleri gibi artımlı faktörlerde yapılan değişikliklerin satışları nasıl etkileyeceğini ve model çıktınızın, promosyon stratejinizi bilgilendirmek için kullanabileceğiniz doğru bir yanıt getireceğini ele alır.
Bir pazarlama karması modelleme satıcısının seçilmesi
Artık pazarlama karması modellemenin ne olduğu ve bununla nelerin başarılabileceği konusunda daha net bir anlayışa sahip olduğunuza göre, modellemenizi gerçekleştirmek için hangi satıcıyı kullanacağınızı düşünmeye başlamalısınız. Aksi takdirde, kuruluşunuzda istatistik analiz uzmanı bir çocuğunuz var, bu durumda defolup gidin!
Doğru satıcıyı bulmaya yönelik araştırma ve değerlendirme aşamalarınız sırasında işte bazı kritik noktalar: sorular şunu sormak isteyeceksiniz:
- Soru 1: Pazarlama karması modeline hangi satış etkenleri dahildir?
- Soru 2: Veriler nasıl toplanıyor?
- Soru 3: Veri girişleri ne düzeyde ayrıntı içeriyor?
- Soru 4: Veri girişlerinin doğruluğunu nasıl sağlıyorsunuz?
- Soru 5: Analizler ne kadar ayrıntılı?
Satıcı hakkında kapsamlı bir araştırma yapmazsanız, yaratıcılıktan yoksun ve plansız gecikmelerle fazla mesai yapan bir analizle karşılaşabilirsiniz. Veya en kötü senaryoda şu sonuçla karşılaşabilirsiniz: hatalı veri bu da geliri ve yatırım getirisini artırmak için ihtiyaç duyduğunuz eyleme geçirilebilir bilgileri sağlamada başarısız olur.
Özetliyor
Doğru şekilde uygulandığında MMM, gerçeğe dayalı optimizasyon yoluyla pazarlama karışımınızı kolaylaştırma potansiyeline sahiptir. İstatistiksel verilerin kullanılması, pazarlama faaliyetindeki tahminleri ortadan kaldırır, kesin olarak tahsis edilen bütçeler yoluyla yatırım getirisini artırır ve mevsimsel ve kanala özgü faktörleri doğru bir şekilde hesaba katar.
Pazarlamada doğru veriler, içeriğinizde yaratıcı olmak için daha fazla alan ve hedef kitleniz için unutulmaz bir müşteri deneyimi (CX) oluşturmak için daha fazla zaman anlamına gelir. Pazarlama karması modellemesine yatırım yapmak, pazarınızda belirleyici hamleler yapma ve sonuçta rakiplerinizin ötesine geçme konusunda size güven verecektir.
