I en tid, hvor marketingbudgetter bliver gransket mere end nogensinde før, og kravene til dokumenteret effekt stiger, står mange virksomheder over for en central udfordring: Hvordan sikrer man, at marketinginvesteringerne rent faktisk skaber værdi? Det er let at drukne i data, men langt sværere at omsætte dem til konkret viden om, hvad der reelt driver salget – og hvor du får mest ud af hver marketingkrone.
Marketing mix modelling (MMM) er et af de mest effektive værktøjer til at skabe overblik og træffe bedre beslutninger om marketingindsatser. Med MMM kan du analysere og forstå, hvordan forskellige marketingkanaler og eksterne faktorer påvirker din virksomheds resultater. Men hvordan fungerer det i praksis? Hvilke faldgruber skal du undgå, og hvordan kommer du selv i gang?
I denne artikel guider vi dig igennem de grundlæggende principper bag marketing mix modelling, typiske udfordringer – og giver dig konkrete råd til at få styr på dine marketinginvesteringer.
Hvad er marketing mix modelling, og hvorfor er det vigtigt?
Marketing mix modelling (MMM) er en statistisk analysemetode, der bruges til at måle effekten af forskellige marketingaktiviteter på virksomhedens salg eller andre ønskede forretningsmål. Ved at analysere store mængder historiske data bliver det muligt at identificere, hvilke kanaler og indsatser der skaber størst værdi – og hvor markedsføringsbudgettet med fordel kan justeres.
Det gør MMM til et afgørende værktøj, fordi det hjælper virksomheder med at træffe mere datadrevne beslutninger og optimere deres marketinginvesteringer.
I en tid hvor kunderejsen bliver stadig mere kompleks, og marketingkanalerne er mange, giver marketing mix modelling et solidt grundlag for at forstå, hvad der egentlig driver resultaterne – og dermed styrke både effektivitet og ROI.
De klassiske marketingudfordringer: At måle det umålelige
En af de største udfordringer for marketingteams har altid været at bevise effekten af deres indsatser. Mange marketingaktiviteter – især de mere kreative og brandopbyggende – har typisk været svære at måle direkte, fordi resultaterne ofte først viser sig på længere sigt eller kommer til udtryk gennem øget kendskab og præference snarere end direkte salg.
Samtidig påvirker eksterne faktorer som sæson, konkurrence og ændringer i markedet også effekten, hvilket gør det endnu vanskeligere at isolere, hvad der reelt driver resultaterne.
Derfor har marketing ofte været betragtet som en “black box”, hvor budgetter og ressourcer blev fordelt ud fra mavefornemmelser, tidligere erfaringer eller simple nøgletal – snarere end på baggrund af præcise målinger af, hvad der faktisk virker.
Denne mangel på gennemsigtighed skaber usikkerhed, både når det gælder optimering af investeringer og når marketing skal dokumentere sin værdi over for ledelsen. At måle det umålelige har derfor været en af branchens mest sejlivede udfordringer – indtil nye analysemetoder som marketing mix modelling begyndte at ændre spillereglerne.
Hvordan virker marketing mix modelling i praksis?
Marketing mix modelling (MMM) fungerer i praksis ved at samle og analysere data fra en lang række marketingkanaler og eksterne faktorer for at afdække, hvilke aktiviteter der faktisk driver salget. I praksis starter processen typisk med at indsamle historiske data om både marketingindsats (fx spend på TV, digital annoncering, outdoor, rabatter og kampagner) samt eksterne forhold som sæson, konkurrentaktiviteter og makroøkonomiske tendenser.
Ved hjælp af statistiske modeller – ofte regressionsanalyser – vurderes den isolerede effekt af hver enkelt kanal og aktivitet på virksomhedens KPI’er, eksempelvis salg eller leads.
Modellen tager højde for samspillet mellem kanalerne og identificerer, hvor der opstår synergieffekter eller overlap. Resultatet er et solidt beslutningsgrundlag, hvor du kan se, hvilke investeringer der giver størst afkast, og hvor der eventuelt bør omprioriteres. På den måde skaber MMM overblik og gør det muligt at optimere marketingbudgettet på tværs af kanaler baseret på dokumenteret effekt – ikke mavefornemmelser.
Fra data til indsigt: De vigtigste elementer i analysen
Når man arbejder med marketing mix modelling, er det afgørende at forvandle store mængder data til konkrete indsigter, der kan drive bedre beslutninger. Analysen begynder typisk med indsamling af relevante data om både marketingaktiviteter (som tv-reklamer, digitale kampagner og prisændringer) og eksterne faktorer (fx sæsonudsving eller konkurrenters tiltag).
Dernæst bearbejdes og struktureres data, så de kan bruges i den statistiske modellering. Her er det vigtigt at vælge de rette variable og sikre, at data er pålidelige og sammenlignelige over tid.
Ved hjælp af avancerede statistiske metoder afdækkes sammenhænge mellem marketingindsatser og forretningsresultater – eksempelvis hvor meget hver kanal bidrager til salget. Endelig fortolkes resultaterne, så de kan omsættes til handlingsrettede anbefalinger, der hjælper virksomheden med at optimere budgetter og maksimere effekt. Det centrale i analysen er altså at skabe et solidt grundlag for indsigt, så man kan flytte marketing fra mavefornemmelser til databaserede beslutninger.
Typiske faldgruber og hvordan du undgår dem
En af de mest udbredte faldgruber ved marketing mix modelling er at arbejde med utilstrækkelige eller dårligt kvalitetssikrede data. Hvis data ikke er korrekte, fuldstændige eller opdaterede, kan det føre til fejlagtige konklusioner og dårlige beslutninger om marketinginvesteringer.
En anden typisk fejl er at overse eksterne faktorer, som for eksempel konkurrentaktiviteter, sæsonudsving eller makroøkonomiske begivenheder, der kan påvirke resultaterne. Det kan også være fristende at overfortolke modellens output og tro, at den kan forklare alle variationer i salget.
For at undgå disse faldgruber er det vigtigt at sikre sig adgang til valide og omfattende datakilder, tage højde for eksterne påvirkninger og altid bruge modellens resultater som et beslutningsstøtteværktøj – ikke som en facitliste. Endelig bør man løbende validere modellen og justere den, efterhånden som nye data og indsigter kommer til, så den forbliver relevant og præcis i et dynamisk marked.
- Du kan læse meget mere om hvad er Marketing Mix Modelling her.
Sådan kommer du i gang med marketing mix modelling
For at komme godt i gang med marketing mix modelling, er det vigtigt først at få styr på dine data. Start med at samle oplysninger om alle relevante marketingaktiviteter, såsom kampagner, medieindkøb, prisændringer og eksterne faktorer som sæsonudsving eller konkurrentaktiviteter.
Jo mere detaljeret og struktureret dine data er, desto mere præcise bliver dine analyser. Dernæst bør du vælge de rette værktøjer eller samarbejdspartnere – det kan være alt fra avancerede analyseplatforme til specialiserede konsulenter.
Når du har data og værktøjer på plads, handler det om at opstille en klar problemformulering: Hvilke spørgsmål vil du have svar på, og hvilke forretningsmål ønsker du at understøtte?
Herefter kan du begynde at bygge og teste din model, og løbende justere den, efterhånden som du bliver klogere på effekten af de forskellige marketingaktiviteter. Husk, at marketing mix modelling er en løbende proces, hvor du kontinuerligt skal opdatere modellen med nye data og bruge indsigterne til at optimere din marketingindsats.
