Fem fejl du bør undgå i marketing mix modelling

Marketing mix modelling (MMM) er blevet et uundværligt værktøj for moderne marketingteams, der ønsker at forstå og optimere effekten af deres markedsføringsindsats. Ved hjælp af avancerede statistiske metoder kan virksomheder identificere, hvilke kanaler og aktiviteter der skaber størst værdi – og samtidig allokere budgettet mere effektivt. Men selv veltilrettelagte MMM-projekter kan ende med at give misvisende eller direkte forkerte konklusioner, hvis ikke de udføres med omhu.

I takt med at flere organisationer investerer i datadrevet beslutningstagning, stiger også risikoen for at begå fejl undervejs i analyseprocessen. Nogle udfordringer går igen fra projekt til projekt: For eksempel kan det være fristende at overse vigtige eksterne faktorer eller at drage forhastede konklusioner på baggrund af for simple modeller. I denne artikel gennemgår vi fem af de mest udbredte fejl, du bør undgå, hvis du vil sikre, at din marketing mix modelling bliver en succes – og ikke en faldgrube.

Forveksling af korrelation og kausalitet

En af de mest udbredte fejl i marketing mix modelling er at forveksle korrelation med kausalitet. Det betyder, at man tolker en sammenhæng mellem to variabler som et bevis på, at den ene forårsager den anden, selvom der blot kan være tale om tilfældigheder eller underliggende faktorer.

For eksempel kan en stigning i salget falde sammen med en øget investering i tv-reklamer, men det betyder ikke nødvendigvis, at tv-reklamerne alene har skabt salgsstigningen.

Læs mere på marketingmixmodelling.dk.

Der kan være andre forklaringer, såsom sæsonudsving eller parallelle aktiviteter på andre kanaler. Når man fejlagtigt antager kausalitet på baggrund af korrelation, risikerer man at træffe forkerte beslutninger om budgetallokering og marketingstrategi. Det er derfor afgørende at anvende robuste modeller og supplerende analyser, der kan afdække de reelle årsagssammenhænge frem for blot at konstatere statistiske sammenfald.

Manglende inddragelse af eksterne faktorer

En af de mest udbredte fejl i marketing mix modelling er manglende inddragelse af eksterne faktorer, som kan have betydelig indflydelse på kampagneresultater og salgsudvikling. Mange modeller fokuserer udelukkende på interne marketingaktiviteter såsom reklameudgifter, prisjusteringer og kampagnetiltag, men overser ofte de eksterne forhold, der også påvirker forbrugernes adfærd og virksomhedens resultater.

Eksterne faktorer kan blandt andet inkludere makroøkonomiske påvirkninger som inflation, arbejdsløshedsrater og konjunkturer, sæsonudsving, vejrforhold, politiske begivenheder eller ændringer i lovgivning.

Hvis disse elementer ikke inddrages, kan modellen fejltolke årsagerne bag udsving i salget og dermed føre til forkerte anbefalinger om, hvilke marketingtiltag der faktisk virker.

For eksempel kan en salgsstigning tilskrives en TV-kampagne, selvom den reelt skyldes en generel stigning i forbrugertilliden eller usædvanligt godt vejr. Det er derfor afgørende, at man i sin marketing mix model ikke kun fokuserer på de faktorer, man selv kan styre, men også løbende identificerer og indarbejder relevante eksterne variable.

Dette kræver ofte adgang til eksterne datakilder og en løbende dialog med fagpersoner på tværs af organisationen for at sikre, at modellen reflekterer den virkelighed, virksomheden opererer i. Uden denne brede tilgang risikerer man at undervurdere eller overvurdere effekten af sine marketingaktiviteter – og i værste fald træffe beslutninger på et forkert grundlag.

Utilstrækkelig datakvalitet og -granularitet

Utilstrækkelig datakvalitet og -granularitet kan markant underminere værdien af et marketing mix model-projekt. Hvis dataene, man arbejder med, er forældede, ufuldstændige eller inkonsistente, risikerer man at drage forkerte konklusioner om effekten af forskellige markedsføringsaktiviteter.

Ligeledes kan for grovkornede data – eksempelvis aggregerede spend-tal på månedsbasis, når kampagner kører i uger eller dage – sløre vigtige udsving og sammenhænge, og dermed skjule effekten af enkelte kanaler eller taktikker.

Derfor er det afgørende både at sikre sig adgang til valide, opdaterede og detaljerede datakilder, og at investere tid i at rense og strukturere disse data korrekt, inden modellen bygges. Ellers risikerer man, at den efterfølgende analyse bliver upræcis og i værste fald direkte misvisende for de beslutninger, man skal tage.

Overforenkling af modeller og konklusioner

En af de mest udbredte faldgruber i marketing mix modelling er tendensen til at overforenkle både modellerne og de konklusioner, man drager på baggrund af dem. For at gøre resultaterne lettere at forstå og kommunikere, kan man fristes til at ignorere vigtige nuancer, interaktioner og ikke-lineære sammenhænge i dataene.

Dette kan føre til, at vigtige drivere bag salg eller effekt af marketingindsatser overses, eller at man undervurderer den kompleksitet, der præger det moderne marketinglandskab.

Overforenklede modeller kan give et falsk billede af sikkerhed og gøre det svært at identificere reelle optimeringsmuligheder. Derfor er det afgørende at balancere ønsket om letforståelige resultater med behovet for at afspejle virkelighedens kompleksitet – både når modellen opbygges, og når konklusionerne præsenteres for beslutningstagere.