Il Marketing Mix Modeling (MMM) è diventato uno strumento imprescindibile per gli inserzionisti che desiderano misurare l'impatto dei propri investimenti di marketing. Ma nel 2025 il MMM affronta diverse sfide importanti che possono limitarne l'efficacia se non vengono affrontate correttamente.
1. La qualità e l'accessibilità dei dati
Il MMM si basa sull'analisi dei dati storici degli investimenti media e delle performance di business. Tuttavia:
- Dati dispersi tra diverse piattaforme, difficilmente centralizzabili.
- Raccolta laboriosa che richiede una pulizia rigorosa prima di qualsiasi modellizzazione.
- Riduzione della granularità con la scomparsa dei cookie e la limitazione del tracking degli utenti.
Come superare questa sfida?
- Implementare un data pipeline robusto che garantisca la qualità e la coerenza degli input.
- Automatizzare la raccolta con connettori API verso le principali piattaforme pubblicitarie.
- Integrare dati di sperimentazioni (test di incrementalità) per arricchire i modelli.
2. La gestione della multicollinearità tra i canali
Un problema chiave del MMM è la correlazione tra più leve, il che complica l'attribuzione del loro impatto individuale.
Esempio: una campagna TV può generare un aumento delle ricerche su Google, rendendo difficile distinguere tra l'effetto diretto del SEA e quello della TV.
Come migliorare la robustezza del modello?
- Utilizzare tecniche statistiche avanzate come la regressione Ridge & Lasso per limitare l'effetto della collinearità.
- Incrociare i risultati con test di incrementalità per validare i contributi stimati.
- Segmentare le analisi per tipologia di campagne e per periodo per limitare i bias.
3. L'evoluzione verso un MMM più agile e più azionabile
Storicamente, il MMM era un processo lungo e costoso, spesso realizzato una volta all'anno. Oggi gli inserzionisti vogliono insight in continuo per ottimizzare i propri investimenti in tempo reale.
Le soluzioni per rendere il MMM più agile:
- Accelerare le modellizzazioni: mediaROI propone una consegna in 3 settimane dopo la raccolta dei dati.
- Automatizzare le analisi tramite un'interfaccia intuitiva che consente di gestire i risultati in autonomia.
- Integrare un simulatore di IA per testare diverse strategie e ottimizzare i budget prima dell'attivazione.
In sintesi
Il MMM è uno strumento potente, ma deve evolversi per rispondere alle sfide attuali: migliore qualità dei dati, modelli più robusti e uno sfruttamento più rapido degli insight.