Perché usare reach e frequenza invece di impressioni nei modelli di marketing mix?

Con il MMM, ci si aspetta di ottenere informazioni sui contributi dei media, sulle saturazioni e di essere aiutati nel processo decisionale futuro. Per farlo, il modello deve stimare i KPI target (vendite, numero di lead, ...) per diversi scenari. Utilizzare solo le impressioni per descrivere una campagna ridurrà la comprensione della strategia e porterà a decisioni sbagliate. Ecco alcuni esempi in cui un modello di sole impressioni fallirà:

• se una campagna/touchpoint (canale media) si è svolta solo in alcune aree geografiche e si decide di generalizzare la campagna/touchpoint all'intero Paese, le impressioni e l'impatto dovrebbero aumentare linearmente. I classici MMM applicheranno la saturazione appresa sui geos e quindi restituiranno un basso ROI. Con un approccio basato su reach e frequenza, possiamo facilmente generalizzare e aumentare la portata.
• se le campagne passate su un touchpoint hanno raggiunto quasi la loro portata massima, l'aumento del budget aumenterà solo la frequenza e potrebbe non portare ulteriori entrate. Questa forma di saturazione potrebbe non essere colta dal classico MMM se il punto di saturazione della portata non è stato osservato dal modello.
• se le campagne passate su un touchpoint hanno raggiunto solo una piccola frazione della sua portata massima, aumentando il budget si aumenterà la portata e quindi il budget in modo lineare. I MMM classici sono costruiti per apprendere una risposta di saturazione che impedisce di cogliere il pieno potenziale del canale mediatico.

Per sfruttare la portata e la frequenza, si può utilizzare il modello sviluppato da Google nel luglio 2023, disponibile nelle soluzioni MMM di Cinquantacinque o tramite Meridian. In cinquantacinque, ci affidiamo anche a modelli basati su agenti (ABM) per gestire la portata e la frequenza. Nell'ABM, simuliamo consumatori fittizi (agenti) e il loro comportamento sul mercato in base alla strategia di marketing a cui sono esposti. Lavorare a livello di consumatore ci permette di integrare in modo nativo la portata, la portata massima e la frequenza, perché nell'ABM ogni singolo consumatore sarà esposto a un annuncio un certo numero di volte. Possiamo anche integrare le funzioni di target di MarCom per ottenere approfondimenti e prendere decisioni a questo livello di granularità. Infine, impariamo la relazione tra budget e reach+frequenza per prevedere gli scenari futuri nel modo più accurato possibile. Se i dati disponibili sono sufficientemente granulari, con questi modelli non solo saprete se un touchpoint è saturo o meno, ma anche perché. 

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*Raggiungere: Tra la popolazione target, la percentuale di persone che hanno visto la campagna almeno una volta.

*Frequenza: Tra le persone raggiunte, numero medio di volte che un utente ha visto l'annuncio.

*Impressioni = Portata x Frequenza x Dimensione della popolazione target.