Nel marketing digitale è oggi sempre più difficile misurare con precisione l’efficacia delle campagne pubblicitarie e identificare azioni capaci di incrementare in modo tangibile i margini di profitto.
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Perché il marketing mix modeling è tornato centrale
Le nuove norme sulla privacy – come il blocco dei cookie e altre limitazioni nel tracciamento dei Browser – hanno reso i modelli di attribuzione tradizionali (ad esempio il last click di GA4) poco performanti nel valutare il contributo reale dei diversi canali di marketing aziendali.
In particolare, i contributi alle conversioni generati da campagne di branding e awareness (dedicate alla cosiddetta parte alta del funnel) vengono spesso sottovalutati a favore di quelle di conversione (dedicate alla cosiddetta parte bassa del funnel), lasciando un grande punto interrogativo sul reale impatto sulle conversioni delle attività upper funnel.
Per chi gestisce ogni mese budget advertising e marketing, non conoscere l’impatto reale degli investimenti su ciascun canale aziendale complica la pianificazione e l’allocazione ottimale del budget per massimizzare – in modo predittivo e ricorrente – i ritorni sulla spesa pubblicitaria.
In questo contesto stiamo assistendo a una vera rinascita del Marketing Mix Modeling (MMM). Negli ultimi anni, complice l’avvento dell’era cookieless e un percorso del consumatore sempre più frammentato tra touchpoint online e offline, l’MMM è tornato alla ribalta come soluzione efficace per misurare e ottimizzare le performance pubblicitarie.
Cos’è il Marketing Mix Modeling e come si differenzia dagli altri metodi di analisi dati
Il Marketing Mix Modeling è una tecnica di analisi statistica (un modello econometrico) che quantifica l’impatto incrementale delle attività di marketing sui risultati di business (vendite, ricavi, lead, ecc.) a partire da dati storici aggregati.
In sostanza, un MMM esamina l’andamento di un KPI (ad esempio le vendite) in funzione di variabili indipendenti interne (spese pubblicitarie, promozioni, prezzi, etc.) ed esterne (attività dei competitor, meteo, indicatori economici, etc.). Attraverso tecniche statistiche, il modello stima quanto ciascun fattore contribuisce alle performance osservate, ovvero quanta parte delle vendite totali è “spiegata” da ogni singolo driver di marketing o di contesto.
A differenza del classico tracciamento utente, l’MMM non segue i singoli acquirenti né richiede cookie: opera solo su dati aggregati e quindi è più rispettoso della privacy e resiliente alla perdita di informazioni utili. Risponde infatti a domande diverse rispetto al tracking ottimale dei dati: ad esempio, non offre risposte riguardo a informazioni come “Da dove è arrivata questa conversione?“, ma fornisce dettagli riguardo a “Quante vendite in più ha generato questo canale?“.
In questo senso, i modelli di Marketing Mix (MMM) sono strumenti utili per stimare il contributo dei diversi canali di marketing alle performance aziendali. Tuttavia, presentano una limitazione strutturale: si basano su dati di correlazione.
Questo significa che individuano relazioni statistiche tra variabili – ad esempio tra spesa pubblicitaria e andamento delle vendite – ma non sono in grado di dimostrare che una variabile sia la causa dell’altra.
Per questo motivo, per riuscire a verificare l’effettiva causalità tra variabili è best practice integrare gli MMM con test di incrementalità (incrementality test).
Questi esperimenti rientrano nella categoria dei cosiddetti Quasi-Randomized Control Trials (QRCT): ossia esperimenti basati su una logica simile a quella degli A/B test, in cui si confrontano gruppi di trattamento e di controllo; tuttavia, nei QRCT l’assegnazione delle unità di analisi (come segmenti di utenti, o provincie geografiche) non avviene in modo completamente casuale, bensì attraverso criteri di matching o segmentazione controllata rispetto all’elemento oggetto del test (ad esempio, una campagna Meta Ads).
I benefici principali dell’integrazione dei QRCT nei processi di analisi di marketing sono tre:
- Isolamento dell’effetto del singolo canale: permettono di valutare l’impatto reale di una specifica attività, senza che venga confuso con effetti dovuti ad altri fattori esterni, o ad attività concomitanti
- Maggiore accuratezza della stima: l’output degli esperimenti fornisce una misura più vicina alla verità osservabile rispetto a quanto può fare una semplice correlazione statistica.
- Riduzione dell’incertezza dei modelli MMM: integrare i risultati degli incrementality test nei modelli migliora la qualità delle stime, riducendo così il rischio di decisioni errate nella fase di riallocazione del budget sui diversi canali di marketing.
Per chi desiderasse approfondire a livello strategico e operativo la corretta adozione di tecniche e modelli di Marketing Mix Modeling, all’evento GA Summit 2025 a Milano il 7 ottobre sono in programma speech e casi studio dedicati.
Come funziona un MMM nella pratica
Per costruire un MMM efficace serve una base di dati storici sufficientemente ampia e dettagliata. In genere occorrono almeno 2-3 anni di dati contenenti i KPI da analizzare e ottimizzare (vendite, margine netto, etc.) e tutti i relativi driver che possono influenzarlo: spese pubblicitarie per canale, variabili promozionali, fattori stagionali, indicatori macroeconomici, etc..
Tutte queste informazioni vanno raccolte e organizzate in un unico dataset per l’analisi. Successivamente, tramite una regressione multivariata[1] o altri algoritmi statistici, l’MMM elabora un’equazione che lega il KPI alle variabili di spesa e di contesto.
In pratica, il modello quantifica quanto una variazione di budget su ciascun canale impatta sul risultato atteso, producendo come output una stima del contributo di ogni canale alle vendite (ad esempio: su 100 vendite totali, il 10% è attribuibile alle campagne Google, 4% a quelle TV, etc.).
Una volta validato, il modello MMM può essere utilizzato per ottimizzare le scelte di investimento. In primo luogo, le sue stime possono essere affinate integrando i risultati di esperimenti incrementali per migliorarne l’accuratezza.
Inoltre l’MMM consente di effettuare simulazioni di budget allocation: variando virtualmente la spesa sui diversi canali, è possibile prevedere l’effetto sulle vendite e identificare la distribuzione ottimale del budget che massimizza il ROI e minimizza gli sprechi.
Oltre alla misurazione retroattiva, uno degli aspetti più potenti del Marketing Mix Modeling è la sua capacità predittiva.
Una volta che il modello è stato calibrato correttamente, diventa uno strumento decisionale in grado di simulare scenari futuri: quanto cresceranno le vendite se si aumenta del 20% il budget su YouTube? Cosa succede se si dimezza l’investimento in retargeting per puntare su campagne geolocalizzate tramite sistemi DOOH (Digital Out Of Home)?
Questo tipo di analisi, resa possibile da funzioni di response curve e budget allocator, aiuta i team marketing a rispondere non più con ipotesi, ma con stime basate su dati storici e comportamenti reali.
Le aziende che adottano approcci predittivi nelle decisioni media possono ottenere un miglioramento del ROI fino al 50% rispetto a quelle che si affidano solo a metriche di performance passate.
Un retailer con una presenza nazionale, ad esempio, può usare l’MMM per simulare l’impatto di una campagna radio locale nel Sud Italia rispetto ad annunci Facebook Ads geolocalizzati nel Nord Italia, stimando quale opzione porterebbe più vendite nel trimestre Giugno – Agosto.
Questo tipo di pianificazione guidata dai dati è particolarmente utile in contesti stagionali, durante eventi promozionali come il Black Friday, o per valutare il lancio di nuovi prodotti. In breve, l’analisi predittiva trasforma il marketing da funzione esecutiva a leva strategica con basi scientifiche.
Dal ROI marginale agli scenari di investimento
Al di là della misurazione storica, il vero valore del Marketing Mix Modeling (MMM) sta nella sua capacità di orientare decisioni di investimento future. Non si tratta solo di capire cosa ha funzionato, ma di prevedere dove e come conviene investire per ottenere il massimo ritorno.
A differenza di molti strumenti di analytics che si limitano a descrivere il passato, un MMM ben costruito restituisce insight strategici, predittivi e immediatamente azionabili.
Primo fra tutti, la misurazione e rapporto tra il ROI effettivo misurato, con il ROI marginale per ciascun canale; si tratta di un’analisi che permette di mettere a confronto:
- l’efficacia complessiva di un investimento pubblicitario (ROI effettivo) sui canali marketing in un dato arco di tempo
- con il valore incrementale (ROI marginale) che verrebbe generato da ogni ulteriore budget aggiuntivo allocato sui canal marketing
Ad esempio, un brand e-commerce potrebbe scoprire che, pur avendo ottenuto un ROI medio del +50% dalle campagne Meta Ads, aumentando il budget sul canale Ads genererebbe un ROI marginale decrescente. Ciò significa che oltre una certa soglia, aumentare la spesa su Meta Ads produrrebbe revenue sempre più basse. Questa analisi consente di allocare il budget solo sui canali dove il valore incrementale è più alto, evitando così sprechi di denaro e massimizzando il ROI.
Un altro aspetto chiave strategico dell’utilizzo di tecniche e strumenti di Marketing Mix Modeling, è l’analisi del rapporto tra ROI complessivo e profittabilità per “unità di esposizione”, come ad esempio impression, clic o conversioni.
Mentre il ROI complessivo misura il rapporto tra il ritorno economico generato da canali o campagne marketing e la spesa totale sostenuta, il valore delle unità di esposizione (effectiveness) consente di stimare quanti ricavi in più verrebbero generati per ogni singola impression, clic o conversione.
Questa distinzione è fondamentale per identificare quei canali che, pur generando grandi volumi o alti tassi di clic, hanno in realtà uno scarso impatto diretto sui margini di profitto.
Ad esempio, un brand retail potrebbe scoprire che il retargeting — sebbene con ottimi tassi di conversione — contribuisce poco alle vendite incrementali rispetto alle campagne Search di Google Ads. In questo contesto, l’analisi MMM consente di spostare il focus dai volumi di interazione al valore reale generato da ogni singola esposizione pubblicitaria, offrendo ai marketing manager uno strumento solido per decidere su quale tipologia di campagna per uno specifico step del funnel ha più senso investire.
Proprio grazie a questi dati, i modelli MMM evoluti offrono la possibilità di simulare scenari alternativi di distribuzione del budget. Un direttore marketing può ipotizzare: “Cosa accadrebbe se spostassimo il 15% della spesa da search a influencer marketing?”, e ottenere una previsione affidabile dell’impatto sul fatturato. Questa logica, simile a quella usata dai gestori di fondi finanziari, consente di prendere decisioni su base scientifica, riducendo il rischio di errore.
Infine, un modello MMM ben implementato permette aggiornamenti frequenti. Con il continuo afflusso di dati più numerosi e di qualità, il modello può essere aggiornato, mantenendo alta l’affidabilità e la precisione predittiva, integrando i dati proprietari aziendali con informazioni quantitative legate ai cambiamenti e alle dinamiche del mercato. Ad esempio, un brand nel settore tech, può calibrare le proprie strategie promozionali in tempo reale in vista del lancio di un nuovo prodotto o in risposta a un calo improvviso delle performance in un canale chiave.
Il valore strategico del marketing mix modeling
In un’epoca di cambiamenti radicali nel tracking e nella privacy, il Marketing Mix Modeling si sta affermando come uno strumento indispensabile per misurare con precisione l’efficacia degli investimenti pubblicitari. Unendo i dati disponibili a un metodo scientifico, l’MMM offre una visione più completa del ROI dei vari canali e orienta decisioni più informate.
– Articolo realizzato in collaborazione con Gabriele Franco (Founder Cassandra.app)
