Avete bisogno di un MMM open-source?

In un precedente articolo, abbiamo esaminato come i framework MMM open-source democratizzano l'uso di MMM. In sintesi, l'economicità, la flessibilità, la trasparenza e la possibilità di adottare e gestire completamente la soluzione sono i principali fattori che spingono l'interesse per i pacchetti MMM open-source.

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Questo articolo è stato scritto da Mathieu Lepoutre e Arnaud Parent.

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A quali inserzionisti si rivolgono i modelli open-source?

In base all'esperienza di fifty-five, si distinguono tre tipi di contesti/aspettative degli inserzionisti:

Inserzionisti nuovi a MMM. L'adozione di pacchetti open-source abbassa le barriere di ingresso eliminando i costi elevati, rendendo le analisi di marketing avanzate accessibili alle aziende di tutte le dimensioni, comprese le PMI. Inoltre, offre soluzioni su misura per settori o contesti di marketing specifici che le piattaforme SaaS generiche spesso trascurano.

Inserzionisti che in precedenza hanno condotto analisi MMM occasionali con un fornitore esterno e ora cercano aggiornamenti più frequenti. A causa dei vincoli di budget, questi studi venivano spesso eseguiti annualmente prima dell'assegnazione del budget. Tuttavia, questo approccio è sempre più obsoleto nel frenetico ecosistema mediatico di oggi, che richiede un'ottimizzazione continua e un processo decisionale più frequente.

Inserzionisti che utilizzano i MMM solo per un numero limitato di marchi. Uno scenario comune si verifica nelle aziende del settore CPG che applicano i MMM solo ad alcuni marchi di punta, nonostante gestiscano investimenti consistenti su un portafoglio più ampio. I pacchetti open-source rendono finanziariamente fattibile l'estensione dei MMM a tutti i marchi, consentendo nuovi casi d'uso come l'ottimizzazione dell'allocazione delle risorse di marketing nel portafoglio e la misurazione degli effetti alone.

Inserzionisti che vogliono internalizzare un processo basato su MMM. Nella maggior parte dei casi, il ricorso a librerie open-source rappresenta un punto di ingresso ideale per le organizzazioni che desiderano valutare le opportunità o iniziare il processo di in-housing. Questo approccio è tipicamente motivato da diversi fattori: il desiderio di personalizzazione e flessibilità, la necessità di approfondire i dati di prima parte degli inserzionisti o di ottenere insight più rapidi e frequenti, un requisito di trasparenza e controllo, la volontà di coltivare una cultura data-driven all'interno dell'organizzazione e considerazioni sulla sensibilità ai costi e sui vincoli di budget.

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Come avere successo nell'implementazione di MMM open-source?

I pacchetti open-source sono innegabilmente trasformativi e forniscono agli inserzionisti un catalizzatore pratico per migliorare il loro approccio ai progetti MMM e per portare parzialmente o completamente le soluzioni di supporto alle decisioni all'interno dell'azienda.

Sebbene la scienza dei dati - in particolare il lavoro di "modellazione" di base - sia centrale, concentrarsi solo su questo aspetto senza considerare i requisiti più ampi per un'implementazione di successo comporta un rischio significativo di risultati insufficienti. Anche se può sembrare ovvio, dobbiamo sottolineare l'importanza di:

> Team qualificato con un'ampia gamma di competenze: Riunire un gruppo eterogeneo, che comprenda data scientist esperti in modelli di marketing, analisti di dati e di business, esperti senior di media (su canali online e offline) e professionisti del marketing. Questa combinazione garantisce che i modelli non solo siano tecnicamente solidi, ma anche allineati con le intuizioni aziendali e rilevanti per gli obiettivi di marketing. È inoltre vantaggioso che il team abbia esperienza o possa essere guidato da esperti negli specifici strumenti open-source da utilizzare, in quanto ciò può semplificare notevolmente il processo di implementazione.

>Dati di alta qualità: Un progetto MMM è innanzitutto un progetto di dati. Investite tempo nella selezione, nella pulizia e nell'organizzazione dei dati fin dall'inizio. Il giusto livello di granularità di ogni fonte di dati è un fattore chiave di successo (per saperne di più, leggete "La granularità, una chiave per misurare e ottimizzare l'efficacia del marketing"). Questo dovrebbe comprendere tutti i driver e le proxy aziendali rilevanti, dai dati di vendita e dalle spese di marketing a fattori esterni come gli indicatori economici. Questo passo fondamentale è indispensabile per qualsiasi progetto di MMM e sarà indubbiamente ripagato nel lungo periodo, migliorando l'accuratezza, la solidità e l'affidabilità dei modelli.

> Processo graduale/ iterativo verso la personalizzazione: Iniziare con progetti pilota applicando pacchetti open-source a geografie selezionate o a linee di prodotto specifiche e adottare una mentalità di apprendimento e miglioramento continuo. Gli strumenti open-source offrono la flessibilità necessaria per mettere a punto e perfezionare i modelli in base alle esigenze, sia che si tratti di integrare fonti di dati uniche, di sperimentare metodologie diverse o di adattarsi a nuove condizioni di mercato. Un corollario fondamentale di questo approccio è l'integrazione dei risultati dei test e degli esperimenti di efficacia di marketing nel framework, che non solo aumenta il potenziale esplicativo dei modelli, ma ne promuove anche l'adozione interna.

> Sostenibilità e scalabilità: Adottare un approccio continuativo, poiché un progetto MMM non è un impegno unico. Sebbene i risultati rapidi siano importanti e necessari, è essenziale pianificare fin dall'inizio la sostenibilità a lungo termine della soluzione. Ciò include aggiornamenti regolari, manutenzione del modello e adattamento a nuovi dati o requisiti aziendali, assicurando che la soluzione porti a un cambiamento duraturo anziché servire come soluzione a breve termine. Inoltre, la progettazione di una soluzione scalabile consente di estenderla ad altri mercati, paesi e linee di business più ampie. Questo approccio garantisce che la soluzione possa crescere insieme all'azienda, adattandosi a volumi di dati e complessità crescenti nel tempo.

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