Notre plate-forme d`entreprise GPS inclut AMP, un atelier d`analyse prédictive sur mesure pour gérer et exécuter des modèles. De nombreux partenaires analytiques clients ont plusieurs marques dans plusieurs catégories et sous-groupes, et donc de nombreux clients exigent des centaines de modèles marketing mix à développer simultanément. Une réaction possible, mais à courte vue, à la nécessité d`études multiples et complexes fonctionnant simultanément est l`automatisation du modèle couplée à des raccourcis statistiques et à la mise en commun de modèles pour réduire le temps nécessaire à la création d`un modèle. La modélisation marketing mix (MMM) est une analyse statistique comme les régressions multivariées sur les ventes et les données de séries chronologiques pour estimer l`impact de diverses tactiques marketing (Mix marketing) sur les ventes et ensuite prévoir l`impact des futurs ensembles de tactiques. Il est souvent utilisé pour optimiser la publicité Mix et tactiques promotionnelles en ce qui concerne les revenus de vente ou de profit. La modélisation du Mix marketing et l`attribution axée sur les données fournissent deux Insights fondamentaux mais uniques pour l`optimisation des campagnes marketing. Afin de comprendre comment utiliser ces deux mesures pour des Insights optimaux, les marketeurs doivent d`abord comprendre les métriques et le but de chacun. Les techniques ont été développées par les économetriciens et ont été appliquées pour la première fois aux marchandises emballées par les consommateurs, puisque les fabricants de ces produits avaient accès à de bonnes données sur les ventes et le soutien marketing. Les premières entreprises dédiées au développement commercial de MMM ont été MMA (alors Media Marketing Assessment) a commencé en 1990 et le groupe Hudson River fondée en 1989. D`autres pionniers-utilisateurs de la modélisation économétrique ont été le groupe ATG à l`Agence de publicité JWT dans les années 1990 et plus tard incorporé dans MindShare ATG, BrandScience à Omnicom, et l`Agence de modélisation spécialisée OHAL depuis la fin des années 1980. Ces agences ont pris MMM d`être une discipline peu utilisée et académique à être un outil de marketing répandu et commun. L`amélioration de la disponibilité des données, la puissance de calcul massivement supérieure et la pression pour mesurer et optimiser les dépenses marketing ont entraîné l`explosion de la popularité en tant qu`outil de marketing.
Dans les derniers temps MMM a trouvé l`acceptation comme un outil de marketing digne de confiance parmi les principales sociétés de marketing de consommation. Souvent dans le contexte des médias numériques, MMM est appelé modélisation d`attribution. Au cours des dernières décennies, marketing mix Modeling (MMM) a été un outil indispensable pour aider les entreprises à optimiser l`allocation du budget à plusieurs types de médias tels que les chaînes numériques, la télévision, l`impression, la radio, etc. P. S: de la fin, j`ai été demandé par beaucoup de gens si je fais des conseils sur Market Mix Modeling/Marketing Analytics. Market Mix Modeling (MMM) est une technique qui aide à quantifier l`impact de plusieurs intrants marketing sur les ventes ou la part de marché. Le but de l`utilisation de MMM est de comprendre combien chaque entrée de marketing contribue aux ventes, et combien de dépenser sur chaque entrée de marketing. Comme mentionné précédemment, Market Mix Modeling utilise le principe de régression multi-linéaire.
La variable dépendante pourrait être ventes ou part de marché. Les variables indépendantes habituellement utilisées sont la distribution, le prix, les dépenses de télévision, les dépenses de campagnes en plein air, les dépenses de journaux et de magazines, les dépenses promotionnelles en dessous de la ligne et les promotions des consommateurs, etc.