I en tid, hvor markedsføring i stigende grad bliver drevet af data, søger flere og flere virksomheder at optimere deres marketingindsats gennem avancerede analyser som marketing mix modelling (MMM). Ved hjælp af MMM kan man identificere,
hvilke kanaler og aktiviteter der skaber størst værdi – og dermed maksimere afkastet på marketingbudgettet. Men desværre er det langt fra altid, at analysen giver de ønskede resultater. Alt for ofte snubler virksomheder over uforudsete faldgruber, der underminerer både indsigter og investeringsbeslutninger.
I denne artikel sætter vi fokus på fem typiske fejl og misforståelser, der kan opstå, når man arbejder med marketing mix modelling. Ved at kende og undgå disse faldgruber kan du øge sandsynligheden for, at dine analyser fører til handlinger, der rent faktisk rykker på bundlinjen. Uanset om du allerede arbejder med MMM, eller du overvejer at tage værktøjet i brug, får du her et overblik over de vigtigste opmærksomhedspunkter – og inspiration til at optimere din markedsføring på et solidt datadrevet grundlag.
Manglende datakvalitet bremser resultaterne
En af de største udfordringer i marketing mix modelling er manglende datakvalitet. Hvis dataene, der ligger til grund for analysen, er ufuldstændige, forældede eller inkonsistente, risikerer man at få et skævt billede af effekten af de forskellige marketingindsatser.
Det kan eksempelvis være, at annoncevisninger ikke er korrekt registreret, eller at salgstal ikke stemmer overens på tværs af kanaler.
Dårlig datakvalitet underminerer modellens evne til at identificere reelle sammenhænge og kan føre til fejlagtige anbefalinger, som i sidste ende skader beslutningsgrundlaget. Derfor er det afgørende at prioritere både indsamling, validering og løbende opdatering af data for at sikre det bedst mulige fundament for analyser og optimering af markedsføringen.
Forveksling af korrelation og kausalitet
Et af de mest udbredte problemer i marketing mix modelling er at forveksle korrelation med kausalitet. Det kan være fristende at antage, at hvis to variable følges ad, har den ene nødvendigvis en direkte effekt på den anden – men sådan forholder det sig sjældent i praksis.
Eksempelvis kan en stigning i både annonceforbrug og salg opstå samtidig uden, at det ene nødvendigvis forårsager det andet; begge dele kan være påvirket af en tredje faktor, som sæsonudsving eller et nyt produkt på markedet.
Når korrelation mistolkes som kausalitet, risikerer du at træffe beslutninger på et forkert grundlag og investere marketingbudgettet forkert. Det er derfor afgørende at anvende robuste statistiske metoder og kritisk vurdere resultaterne, så du sikrer, at dine marketingindsatser rent faktisk driver den ønskede effekt – og ikke blot er tilfældige sammenfald.
Oversete eksterne faktorer forvrænger analysen
En af de mest undervurderede faldgruber i marketing mix modelling opstår, når eksterne faktorer ikke identificeres eller indregnes korrekt i analysen. Markedet påvirkes konstant af forhold uden for virksomhedens kontrol – eksempelvis konkurrenters kampagner, makroøkonomiske udsving, lovændringer, sæsonudsving, sociale trends eller uforudsete hændelser som pandemier eller vejrfænomener.
Hvis disse faktorer overses, risikerer man, at modellens resultater bliver stærkt misvisende, fordi ændringer i salg eller efterspørgsel fejlagtigt tilskrives markedsføringsindsatsen alene. For eksempel kan en markant stigning i omsætning i virkeligheden skyldes, at en stor konkurrent pludselig har trukket sig fra markedet, eller at en generel samfundstendens har øget efterspørgslen i hele branchen – ikke nødvendigvis virksomhedens egne kampagner.
Det kan føre til fejlagtige konklusioner om, hvilke kanaler eller indsatser der faktisk driver resultaterne, og i værste fald til forkerte beslutninger om budgetallokering fremadrettet.
For at undgå denne faldgrube er det afgørende løbende at identificere og inkorporere relevante eksterne variabler i modellen, samt at være opmærksom på pludselige ændringer i markedet, der kan påvirke data og fortolkning. En grundig forståelse af markedet og løbende dialog mellem marketing, analyse og forretning er derfor nødvendig for at sikre, at analysen giver et retvisende billede – og ikke forvrænges af oversete udefrakommende faktorer.
Ufleksible modeller spænder ben for innovation
Når marketing mix modeller bliver opbygget med for rigide strukturer eller antagelser, kan det hæmme muligheden for at tilpasse sig nye trends og test af innovative tiltag.
Ufleksible modeller tager ofte udgangspunkt i historiske data og standardiserede sammenhænge, hvilket betyder, at de har svært ved at indfange effekten af nye marketingkanaler, ændrede forbrugeradfærd eller eksperimenterende kampagner.
Det kan skabe en ond cirkel, hvor organisationen udelukkende optimerer på velkendte parametre og overser potentialet i at eksperimentere med nye strategier. For at sikre løbende innovation er det derfor afgørende, at modellerne kan tilpasses, opdateres og udvides, så de løbende afspejler markedets dynamik og åbner op for datadrevet eksperimentering.
Fejltolkning af output fører til dårlige beslutninger
Når resultaterne fra marketing mix modelling ikke tolkes korrekt, kan det have alvorlige konsekvenser for virksomhedens beslutningstagning. Modellerne kan for eksempel pege på, at en bestemt kanal eller kampagne har haft stor effekt på salget, men hvis man overser modellens usikkerhed, eller ikke tager højde for modelantagelser og datagrundlag, risikerer man at overvurdere effekten.
Det kan føre til, at budgetter flyttes fra effektive til mindre effektive kanaler, eller at man investerer unødigt i aktiviteter, som ikke reelt driver vækst.
Samtidig kan kompleksiteten i outputtet gøre det svært for beslutningstagere uden statistisk baggrund at forstå nuancerne, hvilket øger risikoen for misforståelser. Det er derfor afgørende, at output fra marketing mix modeller formidles klart, og at beslutningstagere får den nødvendige vejledning til at tolke resultaterne korrekt.