De største faldgruber i marketing mix modelling – og hvordan du undgår dem

Marketing mix modelling (MMM) bliver i stigende grad brugt som et vigtigt redskab til at forstå, hvilke marketingindsatser der skaber værdi, og hvordan budgettet bedst fordeles. Med den rette tilgang kan MMM give dyb indsigt i, hvilke kanaler og aktiviteter der driver salget – og hvor der skal justeres for at opnå endnu bedre resultater. Men bag den voksende popularitet gemmer der sig også en række alvorlige faldgruber, som kan føre til misvisende konklusioner og dårlige beslutninger.

I denne artikel dykker vi ned i de største udfordringer, virksomheder typisk støder på, når de arbejder med marketing mix modelling: fra datakvalitet og fejlagtig tolkning af resultater til manglende hensyntagen til markedets konstante forandringer. Vi ser nærmere på, hvorfor det kan være så svært at skelne mellem korrelation og kausalitet, og hvordan for simple modeller ofte overser virkelighedens kompleksitet. Til sidst giver vi konkrete råd til, hvordan du kan sikre løbende læring og optimering, så din marketing mix model forbliver et stærkt beslutningsværktøj – og ikke en fælde.

Få mere information om Marketing Mix Modelling på marketingmixmodelling.dk.

Manglende datakvalitet og dens konsekvenser

Manglende datakvalitet er en af de mest udbredte og alvorlige faldgruber i marketing mix modelling. Hvis de data, der indgår i modellen, er forældede, ufuldstændige eller upræcise, kan det føre til misvisende resultater og fejlagtige anbefalinger.

Dårlig datakvalitet kan for eksempel betyde, at effekten af en given marketingaktivitet enten overvurderes eller undervurderes, hvilket i sidste ende kan resultere i ineffektive budgetallokeringer og tabte muligheder for vækst.

Derudover kan mangelfulde eller inkonsistente datasæt gøre det vanskeligt at identificere reelle drivkræfter bag salget, hvilket underminerer modellens evne til at skabe reel forretningsværdi. For at undgå disse konsekvenser er det afgørende at sikre sig, at alle datakilder er valide, opdaterede og korrekt integrerede, inden analysen påbegyndes.

Forveksling af korrelation og kausalitet

En af de mest udbredte faldgruber i marketing mix modelling er at forveksle korrelation med kausalitet. Det er let at blive fristet til at tro, at hvis to variable bevæger sig i takt – for eksempel hvis salget stiger samtidig med, at en bestemt kampagne kører – så skyldes det ene nødvendigvis det andet.

Men i praksis kan der være mange andre faktorer på spil, som enten direkte eller indirekte påvirker resultatet.

Uden at tage højde for sammenfaldende begivenheder, sæsonudsving eller andre markedsforhold risikerer man at tilskrive effekter til de forkerte marketingaktiviteter. Det kan føre til fejlslagne investeringer og forkerte strategiske beslutninger. For at undgå denne fælde er det afgørende at bruge statistiske metoder, der kan adskille reelle årsagssammenhænge fra rene samvariationer – og altid supplere modellerne med forretningsforståelse og kritisk sans.

Overforenkling af komplekse marketingaktiviteter

En af de største faldgruber i marketing mix modelling er tendensen til at overforenkle de mange facetter, som moderne marketingaktiviteter indebærer. Marketinglandskabet består ofte af en lang række forskellige kanaler, budskaber, målgrupper og interaktioner, der alle påvirker forbrugernes adfærd på forskellig vis.

Når modellerne forsøger at reducere denne kompleksitet til få, generelle variabler, risikerer man at overse vigtige nuancer og synergier mellem de forskellige indsatser. For eksempel kan samspillet mellem online og offline kanaler eller effekten af kreative elementer blive undervurderet eller helt ignoreret.

Resultatet kan blive forsimplede konklusioner og suboptimale anbefalinger, som ikke afspejler den reelle effekt af marketingindsatsen. For at undgå denne fælde er det vigtigt at tage højde for de mange lag og dimensioner i marketingaktiviteterne og sikre, at modellerne kan håndtere både interaktioner og kompleksitet på tværs af kanaler og taktikker.

Ignorering af eksterne påvirkninger og trends

Et af de mest oversete aspekter i marketing mix modelling er eksterne påvirkninger og trends, som ikke direkte relaterer sig til virksomhedens egne marketingaktiviteter, men som alligevel har afgørende betydning for resultaterne.

Makroøkonomiske forhold som inflation, renteændringer eller pludselige samfundsmæssige begivenheder kan påvirke efterspørgslen markant. Ligeledes kan sæsonudsving, konkurrenters kampagner eller ændringer i forbrugeradfærd skabe udsving, som ikke kan forklares udelukkende gennem egne initiativer.

Hvis disse faktorer ignoreres i modelleringen, risikerer man at overvurdere effekten af egne marketingindsatser eller fejltolke årsagerne til ændringer i salg og performance. Det er derfor essentielt løbende at overvåge og indarbejde relevante eksterne data og trends i modellerne, så analyserne forbliver nuancerede og retvisende – og beslutningsgrundlaget dermed langt mere solidt.

Sådan sikrer du vedvarende læring og optimering

For at sikre vedvarende læring og optimering i marketing mix modelling er det afgørende at etablere en systematisk proces for løbende evaluering og justering. Det indebærer, at du ikke ser modelleringen som en engangsopgave, men som en kontinuerlig cyklus, hvor nye data løbende inddrages, og resultaterne bruges aktivt til at forbedre fremtidige kampagner.

Etabler faste rutiner for at analysere, hvad der virker, og hvad der ikke gør, og vær åben for at teste nye antagelser eller variabler, som kan øge modellens præcision.

Samtidig bør du sikre, at der er et tæt samarbejde mellem marketing, analyse og ledelse, så læringen forankres bredt i organisationen og ikke kun forbliver på et teknisk niveau. Ved at prioritere denne iterative tilgang kan du optimere dine marketingindsatser på et oplyst grundlag og minimere risikoen for at gentage de samme fejl.