[마케팅을 위한 데이터분석8] Marketing Mix Modeling(MMM), 마케팅 믹스 모델링

Marketing Mix Modeling = Media Mix Modeling

데이터 기반 통계 분석 모델로, 마케팅 활동의 매출과 ROI의 증가량을 수량화하여 보여준다. 다양한 변수(과게 데이터 기반)를 회귀분석을 통해 미래의 세일즈를 예측하는 것이다. 

다양한 마케팅 채널의 결과를 비교하여 예산이 좋은 영향을 이끌어 낼 수 있는지 보기 위함이다.

구체적인 방법은 다음과 같다.

1. 결과에 영향을 미칠 만한 변수를 모두 식별한다. 주로 사용되는 변수는 기본 매출(Base volume), 순수 마케팅으로 인한 매출 증가분(Incremental volume),Launches, Competition, Media and advertising, Trade promotions,Pricing, Distribution이다.

2. 데이터 수집(최소 2년)

3. 모델링 (다변량 회귀 분석)

KPIt = ß0 + ß1 계절성t + ß2 브랜드 인지도t + ß3 TVRt +ß4 Facebook Impressionst + ß5 Price + ...기타 모든 요인 + 오차t

ß0 : 기준성과로 다른요인이 최소(=0)일 때 성과

모델은 KPI에 가장 가까운 예측을 제공하고, 오차를 작게한다.

 

<Challenges>

1. needs high-quality data , 긴 기간의 데이터가 있어야 하고, 충분한 양이 있어야 한다. 

2. 설계에 많은 시간과 비용이 듦

3. 예측이 100% 맞는것은 아님