Oggi inauguro il primo articolo di una serie di 4 di come sfruttare un MMM in modo strategico. Buona Lettura
Introduzione: La Sfida del CMO Moderno
Come leader del marketing, conoscete bene la pressione: giustificare ogni euro investito, dimostrare un ROI tangibile, allocare budget limitati con la massima efficacia. Quante volte vi siete chiesti se quel picco di vendite fosse davvero merito della campagna appena lanciata, o se altri fattori stessero giocando un ruolo nascosto?
In questo scenario complesso, il Marketing Mix Modeling (MMM) si presenta come uno strumento potente, quasi una promessa: quella di svelare finalmente l'impatto reale delle vostre diverse attività. Ma prima di affidare decisioni strategiche e budget importanti ai suoi risultati, c'è un concetto fondamentale da padroneggiare, una distinzione critica che può fare la differenza tra successo e spreco: quella tra correlazione e causalità. Sottovalutarla non è un dettaglio tecnico, è un rischio concreto per il bilancio.
La Trappola della Correlazione: Quando le Cose (Apparentemente) si Muovono Insieme
La correlazione, in fondo, è semplice: indica solo che due cose tendono a muoversi insieme. Se una sale, sale anche l'altra (correlazione positiva); se una sale, l'altra scende (correlazione negativa).
Esempio fuori dal marketing: Pensate alle vendite di gelati e a quelle di occhiali da sole in estate. Aumentano entrambe, sono chiaramente correlate. Ma comprereste mai occhiali perché avete mangiato un gelato? Ovviamente no. È il sole, il caldo, a spingere entrambe le vendite. La correlazione c'è, ma manca il legame diretto causa-effetto.
Esempio nel marketing: Lanciate una nuova campagna social, magari costosa. Nello stesso periodo, le vendite crescono del 15%. Tentazione forte, vero? Quella di attribuire tutto il merito alla campagna. Ma siamo sicuri? E se nello stesso periodo:
Fosse iniziata l'alta stagione per il vostro prodotto?
Un vostro competitor avesse avuto problemi di distribuzione?
Fosse attiva una promozione offline di cui non avete traccia nei dati della campagna?
Ecco il punto: la campagna social e le vendite sono correlate (avvengono insieme), ma questo, da solo, non dimostra che la prima abbia causato le seconde. Come distinguere l'effetto reale della vostra campagna dal semplice "rumore di fondo" del mercato?
Il Sacro Graal: La Causalità - Capire Cosa Funziona Davvero
Ecco dove entra in gioco la causalità. È lei il vero obiettivo, il "Sacro Graal" per ogni marketer strategico. Causalità significa poter affermare con ragionevole certezza che una specifica azione (la causa) ha direttamente provocato un determinato risultato (l'effetto). Non si tratta più di osservare eventi concomitanti, ma di identificare le leve che realmente spostano i risultati.
Perché è il vostro obiettivo strategico? Perché solo la comprensione della causalità vi permette di calcolare il vero ROI. Non sarebbe ideale sapere con certezza quali canali, quali messaggi, quali offerte causano un aumento misurabile delle vendite o dei lead? Questo vi darebbe il potere di:
Allocare il budget con precisione chirurgica: Investire di più dove serve, tagliare dove non c'è impatto reale.
Ottimizzare proattivamente: Modificare le campagne in corso sapendo quali elementi cambiare per migliorarne l'efficacia.
Difendere le vostre scelte: Giustificare gli investimenti con dati solidi che vanno oltre la semplice coincidenza temporale.
L'obiettivo non è fare belle presentazioni con grafici che salgono insieme, ma guidare la crescita del business sapendo cosa la sta generando.
Perché Confonderle Costa Caro: L'Impatto Reale sul Vostro Budget
Prendere decisioni basandosi solo sulla correlazione è una delle strade più rapide per sprecare risorse preziose.
Scenario 1: Investire nell'illusione. Torniamo alla campagna social. Se, accecati dalla correlazione temporale, decidete di raddoppiare l'investimento senza prove di causalità, cosa succede se le vendite erano spinte dalla stagionalità? Avrete semplicemente speso di più per accompagnare un'onda che ci sarebbe stata comunque. Budget sprecato.
Scenario 2: Tagliare ciò che (forse) funziona. Immaginate un calo delle vendite dopo il lancio di un nuovo prodotto che cannibalizza i vecchi. Nello stesso periodo, era attiva una campagna Radio. Vedendo la correlazione negativa (spesa Radio alta, vendite totali in calo), potreste essere tentati di tagliare la Radio. Ma siete sicuri che la Radio non stesse continuando a generare valore sul suo target specifico, e che il calo fosse dovuto solo alla dinamica interna dei prodotti? Rischiereste di tagliare un motore di crescita solo perché un'altra parte dell'auto ha avuto un problema.
Questi errori, sommati nel tempo, non sono solo sprechi economici. Significano opportunità mancate, valutazioni errate delle performance di team e agenzie, e decisioni strategiche basate su fondamenta fragili.
L'MMM Entra in Scena: Un Alleato Potente (ma non Onnisciente)
È proprio per districare questa complessità che nasce il Marketing Mix Modeling. L'MMM usa tecniche statistiche avanzate per analizzare serie storiche di dati (vendite, investimenti, prezzi, promozioni, dati esterni come meteo o azioni dei competitor) e tentare di stimare l'impatto causale di ogni leva.
È come se l'MMM cercasse di "ripulire" i dati dall'influenza della stagionalità o delle mosse dei vostri concorrenti, per isolare l'effetto della vostra campagna TV o del vostro investimento nel digital. È un passo cruciale per avvicinarsi alla causalità partendo dalle correlazioni osservate.
Ma attenzione: l'MMM lavora su dati passati e sulle relazioni che ha potuto osservare e misurare in quel periodo. Non è una sfera di cristallo. Fornisce stime potenti, indicazioni strategiche preziose, ma non certezze assolute sulla causalità. È un alleato fondamentale nel percorso verso la comprensione causale, non la destinazione finale. Nei prossimi articoli vedremo come interpretarlo al meglio e quali sono i suoi limiti.
Takeaway per Voi Leader & La Domanda Chiave da Porre
La vostra sfida, quindi, non è diventare statistici, ma sviluppare un sano scetticismo informato. Imparare a distinguere una semplice coincidenza da un reale effetto causale è la base per un marketing che genera valore dimostrabile.
Da dove iniziare? Dalla prossima volta che il vostro team o la vostra agenzia vi presenta un'analisi di performance o una proposta di investimento, fermatevi un momento e ponete questa domanda cruciale:
"Ok, i dati mostrano che queste due cose sono successe insieme. Ma siamo ragionevolmente sicuri che la nostra azione abbia causato questo risultato? Quali altri fattori potrebbero aver contribuito e come ne abbiamo tenuto conto?"
Questa domanda apre la porta a una discussione più profonda e strategica. È il primo passo per assicurarvi che ogni euro del vostro budget lavori davvero per far crescere il business.
Nel prossimo articolo, scenderemo nel dettaglio: quali sono gli errori più comuni nell'uso dell'MMM che possono portarvi fuori strada, mettendo a rischio budget e strategia?
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