Misurare il marketing, spiegare il risultato.

Marketing Mix Model costruiti per separare baseline, contributo incrementale e fattori esterni.

Dal business question al modello

Ogni progetto parte da una decisione concreta: allocare budget, stimare l’incrementalità, valutare la saturazione, simulare scenari o distinguere l’effetto della creatività. Il modello viene disegnato intorno a queste domande, non il contrario.

Marketing Mix Modeling, non solo Media Mix Modeling

Leggiamo il contributo dei media dentro l’intero sistema di business: promozioni, prezzo, distribuzione, stagionalità, trend di mercato, competition, canali di vendita e dinamiche di marca.

Un approccio modellistico flessibile

Usiamo regressioni classiche, modelli inferenziali, approcci bayesiani e framework gerarchici in funzione dei dati disponibili, della granularità e della complessità del problema.

Short term, long term e brand building

Stimiamo l’effetto immediato delle campagne e il contributo che si accumula nel tempo, collegando media, awareness, consideration, brand equity e baseline futura.

Creatività, media e contesto

Quando i dati lo consentono, confrontiamo periodi, copy e planning diversi per distinguere effetto creativo, pressione media e fattori di contesto.

Dall’analisi al sistema decisionale

I risultati alimentano CoreMMMix e CoreForecast, rendendo il modello una base operativa per visualizzare contributi, confrontare scenari e supportare il planning.

Tecniche consigliate

Model Design

Disegniamo la struttura causale del modello partendo da baseline, media, promozioni, prezzo, distribuzione, stagionalità e fattori esterni.

Perché conta: evita attribuzioni superficiali e chiarisce il ruolo di ogni leva.

Regression & Bayesian Modeling

Usiamo regressioni classiche e approcci bayesiani in funzione dei dati disponibili, della granularità e della complessità del problema.

Perché conta: permette di gestire dati imperfetti o variabili correlate senza perdere leggibilità del modello.

Adstock, Decay & Half-Life

Stimiamo quanto dura l’effetto dei media dopo l’esposizione, distinguendo risposta immediata, carry-over e accumulo nel tempo.

Perché conta: separa l’impatto tattico della campagna dal contributo alla baseline futura.

Saturation & Response Curves

Deriviamo curve di risposta per capire quando un canale continua a scalare e quando entra in area di saturazione.

Perché conta: aiuta a riallocare il budget dove il valore marginale è ancora positivo.

Creativity vs Media Effect

Quando i dati lo permettono, confrontiamo copy, formati e periodi diversi per distinguere effetto creativo, pressione media e contesto.

Perché conta: rende più oggettiva una valutazione che spesso resta solo qualitativa.

Validation & Robustness

Verifichiamo coerenza economica, stabilità delle stime, collinearità, specificazioni alternative e capacità predittiva.

Perché conta: rende il modello più difendibile nelle discussioni interne e negli aggiornamenti successivi.

I più richiesti

Baseline vs Incremental

Mostrare le vendite osservate scomposte in baseline, contributo incrementale media, promozioni e fattori esterni. Obiettivo: chiarire cosa appartiene alla domanda strutturale e cosa è generato dalle leve di marketing.

Saturation curve

Rappresentare una curva crescente con ritorni decrescenti, evidenziando area di efficienza e area di saturazione. Obiettivo: mostrare dove un euro in più produce ancora valore e dove inizia a disperdersi.

Short term vs Long term

Affiancare due curve adstock: una più rapida per gli effetti tattici e una più persistente per il contributo alla marca e alla baseline futura.

Creativity vs Media

Confrontare due periodi con copy, planning e contesto differenti, evidenziando come il metodo aiuta a separare pressione media ed effetto creativo.

Vuoi capire cosa raccontano davvero i tuoi dati?

Partiamo dalle domande di business, valutiamo qualità, granularità e profondità delle informazioni disponibili e definiamo il percorso metodologico più adatto per isolare il contributo del marketing.

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