Negli ultimi anni, misurare con precisione la reale profittabilità ed efficacia delle campagne advertising è diventato tanto essenziale quanto complesso da realizzare.
In particolare, la crescente frammentazione dei canali offline \ online utilizzati dagli utenti e il Cookiegeddon limitano le possibilità di avere una visione chiara del comportamento dell’utente e delle reali performance degli annunci pubblicitari.
Google ha deciso di rispondere a questa esigenza rilasciando Meridian, una piattaforma open-source avanzata di Marketing Mix Modeling (MMM), ossia un metodo statistico per determinare il contributo di ogni canale pubblicitario sulle vendite e ottimizzare la distribuzione del budget senza sprechi. Grazie a report avanzati e funzionalità di analisi predittiva, Meridian offre strumenti che lo rendono potenzialmente più efficace rispetto agli attuali MMM.
Vediamo cosa cambia e come può essere utilizzato.
I limiti dei Marketing Mix Modeling tradizionali e le novità di Meridian
I modelli di Marketing Mix Modeling (MMM) sono utilizzati per analizzare dati storici relativi ai canali che compongono la macchina del marketing – SEO, Email Marketing, Advertising, ecc. – e per valutare il contributo di ciascuno al ROI complessivo, allo scopo di ottimizzare la spesa pubblicitaria.
Tuttavia, i tradizionali modelli MMM presentano alcune limitazioni significative che ne riducono l’efficacia nel contesto digitale odierno, tra cui:
Mancanza di una sufficiente quantità o qualità di dati raccolti
Difficoltà e complessità tecniche nell’integrazione dei dati tra fonti diverse
Mancanza di metriche granulari e dettagliate per le analisi
Meridian si distingue per alcune innovazioni che lo rendono più preciso ed efficace rispetto agli attuali strumenti di MMM.
Nello specifico, Meridian apre le porte a funzionalità di grande impatto nel migliorare la qualità del processo analitico e decisionale grazie a:
una integrazione semplice con l’ecosistema Google: la piattaforma ottimizza la raccolta e l’elaborazione dei dati, riducendo il margine di errore nei modelli
una segmentazione geografica avanzata: permette di analizzare l’impatto delle campagne con un livello di dettaglio maggiore
l’utilizzo di metriche più granulari: oltre alle impressions, considera variabili come reach e frequency, fornendo un quadro più realistico delle performance
il Google Query Volume (GQV): una metrica avanzata che misura la domanda latente degli utenti (ossia l’interesse su specifici argomenti o parole chiave), migliorando così la previsione del tasso di conversione delle campagne marketing
L’approccio bayesiano di Meridian
Uno degli aspetti più innovativi di Meridian è l’adozione di un modello bayesiano, in contrasto con gli approcci frequentisti tradizionali degli attuali strumenti di MMM.
In sintesi, mentre l’approccio frequentista determina la probabilità di un evento basandosi sulla frequenza con cui l’evento stesso si è verificato in un numero elevato di ripetizioni, l’approccio bayesiano aggiorna continuamente le previsioni di probabilità integrando dati storici e nuove evidenze, rendendo il modello più flessibile e preciso.
Questo porta a una maggiore stabilità e precisione nei risultati.
L’approccio bayesiano adottato da Meridian rappresenta una chiave di volta nell’utilizzo degli strumenti MMM, in quanto consente di:
Migliorare la gestione dei dataset di piccole dimensioni , estraendo insight più affidabili anche con pochi anni di dati storici.
Integrare dati pregressi per migliorare la calibrazione dei modelli e affinare le previsioni.
Gestire in modo più preciso la stagionalità, utilizzando punti di riferimento dinamici (ad esempio, le variazioni nelle abitudini di acquisto degli utenti in un dato mese), invece di semplici variabili fisse (ad esempio, “Durante il Black Friday le vendite aumentano del X%”).
Nuovi indicatori chiave e report più semplici
Meridian fornisce report dettagliati che aiutano a interpretare le performance dei canali e a prendere decisioni più informate, tra cui in particolare:
Channel Contribution charts: mostra il contributo di ogni canale rispetto alla baseline di revenue – ossia, le entrate che un’azienda genera indipendentemente dalle attività o tattiche di marketing o pubblicitarie attivate. Ciò permette di individuare quali asset pubblicitari stanno realmente portando valore e ricavi.
ROI charts: questi report ti consentono di definire il reale contributo portato dalle singole attività di marketing al raggiungimento degli obiettivi definiti.
Tra i grafici disponibili in questa sezione troverai:
ROI by channel – mostra il rendimento complessivo di ciascun canale
(molto utile) ROI vs effectiveness – aiuta a capire quanto un canale stia generando profitti aggiuntivi per ogni singola impression, click o conversione, ecc. Nello specifico, questo grafico confronta il ROI generato da ciascun canale di marketing con la metrica “effectiveness”, ossia il ricavo incrementale generato ogni singola volta che un annuncio viene visto, o cliccato, ecc.
ROI vs Marginal ROI – mette a confronto il ROI attuale con il ROI previsto in base ai parametri impostati. In pratica, se il ROI è alto, ma il ROI marginale è basso, il canale è prossimo alla saturazione. Se entrambi sono alti, c’è ancora spazio di crescita.
Analisi e suggerimenti avanzati
Le specifiche funzionalità di analisi disponibili all’interno dei report sono uno dei punti di forza di Meridian, poiché permettono di ottenere suggerimenti per allocare il budget e di stimarne l’impatto sulle vendite e sul ROI.
Vediamo alcuni dei report e delle funzionalità di analisi più utili disponibili all’interno di Meridian.
1. Report Plot Optimization Visualizations
Grazie a queste funzionalità avanzate dei report potrai personalizzare i grafici interattivi per visualizzare le metriche e le soglie chiave da monitorare per i tuoi obiettivi pubblicitari, tra cui:
Change in Optimized Spend per Channel: questo grafico confronta il budget attuale con quello ottimizzato, fornendo insight dettagliati per ogni canale.
Optimized Incremental Revenue or KPI: visualizza la differenza tra i ricavi storici e quelli ottimizzati, mostrando l’incremento di valore generato dall’ottimizzazione del budget.
Optimized Budget Allocation: offre una raccomandazione su come ripartire il budget per massimizzare il rendimento su tutti i canali.
2. Funzionalità Optimized Response Curves by Channel
Questa funzionalità consente di visualizzare la spesa attuale e quella ottimizzata per ogni canale, mostrando come il budget influisce sulle performance.
3. Report Recommended Budget Allocation
Questa sezione del report fornisce una visualizzazione dettagliata delle variazioni nel budget ottimizzato per ciascun canale pubblicitario, confrontandole con la spesa attuale.
4. Funzionalità Optimization Scenario Plan
Questa funzionalità permette di simulare scenari di ottimizzazione, visualizzando il budget ottimizzato, il budget non ottimizzato, il ritorno sugli investimenti (ROI) e il ricavo incrementale previsto.
Come funziona e come iniziare a utilizzare Meridian
Ecco gli step principali per iniziare a testare e utilizzare lo strumento:
Installa la piattaforma, seguendo la documentazione ufficiale che troverai all’interno della pagina ufficiale che ti ho linkato poco fa
Carica i dati in formato CSV: per fare l’upload con successo devi rispettare le regole richieste da Meridian per organizzare i dati all’interno del file. (Attenzione alla metrica delle Impressions: è un dato obbligatorio da inserire)
Genera il modello per ottenere il primo Marketing Mix Model Report, completo di indicatori chiave come il margine di errore, il livello di affidabilità delle analisi e le metriche che hai caricato nel file CSV
Meridian di Google vs. Robyn di Meta
Meridian non è l’unico strumento di Marketing Mix Modeling presente sul mercato. Tra le alternative a Meridian, forse conoscerai già Robyn, il MMM open-source di Meta rilasciato nel 2019.
La domanda è: quali sono le differenze principali tra i due strumenti e qual è il più efficace?
Premesso che è ancora troppo presto per fare considerazioni approfondite in merito, possiamo evidenziare alcune differenze e rispettivi punti di forza dei due strumenti di MMM:
• Meridian offre una migliore integrazione con i dati delle piattaforme Google, rendendo più semplice e accurata la raccolta e analisi di dati di qualità.
• Robyn permette di personalizzare in modo più preciso la durata e l’intensità dell’impatto di una campagna pubblicitaria sul ROI globale nel tempo.
In altre parole, offre maggior controllo sui parametri di saturazione e di decadimento (decay) dell’efficacia di una campagna pubblicitaria, permettendo così di fare valutazioni accurate sulla corretta ripartizione del budget sulle diverse campagne pubblicitarie
• Grazie all’approccio bayesiano, Meridian combina i dati storici con i dati recenti per ottenere previsioni e analisi precise, adattandosi al contesto (ad esempio, in base a cambiamenti improvvisi di mercato, all’aumento dei costi dell’advertising, ecc.)
• Meridian è uno strumento dotato di maggiori automazioni, rendendo così il suo utilizzo più accessibile anche a chi non ha una formazione tecnica avanzata.
• Sebbene il suo utilizzo richieda competenze avanzate in materia di data science, Robyn può contare su una community consolidata e su una documentazione estesa che permettono un maggiore supporto agli utenti.
Il futuro del Marketing Mix Modeling passa per Meridian?
Per chi si occupa di marketing e advertising, dotarsi di sistemi di raccolta e analisi dati sempre più accurati per ridurre gli sprechi del budget investito e massimizzare le revenue pubblicitarie non è più un’opzione.
A mio avviso, è un asset di vitale importanza da integrare il prima possibile per superare la concorrenza e far crescere la propria azienda o ecommerce.
In questo scenario, Meridian rappresenta di certo uno strumento efficace e di grande impatto nell’efficientare la spesa pubblicitaria, grazie a punti di forza che altre piattaforme di Marketing Mix Modeling al momento non possono vantare.
Tuttavia, per sfruttare le sue potenzialità, sono necessarie sia delle competenze avanzate, sia una mole importante di dati da analizzare.
Hai dubbi o domande sull’utilizzo di Meridian? Hai bisogno di informazioni specifiche per capire se può fare al caso tuo?
Come sempre, ti aspetto nei commenti per confrontarci e darti i dettagli di cui hai bisogno 🙂
