Cos è un Marketing Mix Modelling?
C’è una domanda che, prima o poi, ogni CMO si pone guardando il proprio budget marketing: quanto di quello che sto investendo sta realmente generando risultati? Non click, non impression, non metriche di brand come la Top of Mind. Risultati di business veri, volumi di vendita, fatturato. Quei numeri che, in ogni Board, spostano l’equilibrio dal “va tutto bene” al “ci serve un action plan”.
La risposta esiste. Ed è un approccio che ha più di quarant’anni di storia ma che oggi, paradossalmente, è più attuale che mai. Si chiama Marketing Mix Modeling.
Il problema: decidere nell'incertezza
Il contesto in cui opera oggi un direttore marketing è radicalmente diverso da quello di anche solo cinque anni fa. I cookie di terze parti stanno scomparendo, iOS ha reso opaco il tracciamento mobile, i walled garden restituiscono dati parziali e autoreferenziali. Eppure il board continua a chiedere una cosa molto semplice: dimostratemi che il mio investimento in marketing e comunicazione sta funzionando “Qual è il ROI di questa o di quella attività?”
Le piattaforme digitali offrono dashboard ricche di numeri, ma quei numeri raccontano solo una parte della storia. Il ROAS che vedi su Metass Ads o Google Ads è calcolato con logiche interne alla piattaforma, spesso sovrastimato perché basato su modelli di attribuzione last-click o data-driven proprietari. Non tiene conto dell’effetto TV, del passaparola, della stagionalità, delle promozioni.
Cosa fa il Marketing Mix Modeling?
Il Marketing Mix Modeling (MMM) è un approccio econometrico che analizza la relazione statistica tra tutte le leve commerciali e di comunicazione online e offline e una metrica di conversione come vendite, prenotazioni, lead, download di un’app.
Il modello integra dati storici di investimento media (TV, radio, digital, OOH, stampa), variabili di prezzo e distribuzione, fattori esterni (meteo, macro-economia, festività) e restituisce una mappa chiara: quanto ha contribuito ciascuna leva al risultato finale.
Ma il vero valore non è nel guardare indietro. È nel guardare avanti. Un MMM solido permette di costruire simulazioni what-if: cosa succede se sposto il 15% del budget dalla TV al video online? Quanto devo investire per raggiungere un obiettivo di vendite del +10%? Qual è il punto di saturazione di ciascun canale?
Perché nel 2026 è più rilevante che mai?
L’erosione del tracciamento individuale ha creato un vuoto di misurazione che le dashboard di piattaforma non possono colmare. Il MMM non dipende dai cookie, non richiede consent e lavora su dati aggregati: è privacy-compliant by design.
Allo stesso tempo, le metodologie sono evolute, infatti l’integrazione di algoritmi bayesiani permette di aggiornare i modelli con maggiore frequenza anche mensile, incorporando i risultati precedenti come prior statistici. Tecniche di campionamento Markov Chain e simulazioni Monte Carlo garantiscono stime robuste anche con serie storiche limitate.
In Core Analytics, abbiamo sviluppato procedure di modeling automation che riducono drasticamente i tempi di delivery mantenendo la solidità scientifica. Il risultato: le aziende possono passare da una fotografia annuale a un sistema di ottimizzazione continua degli investimenti.
A chi serve
Il MMM non è uno strumento solo per le grandi multinazionali. Qualsiasi azienda con un media mix sufficientemente articolato, anche solo 4-5 canali, e almeno 2-3 anni di dati storici può beneficiarne. Lo abbiamo applicato con successo in settori diversi: FMCG, pharma, ecommerce, travel, finance, automotive, retail.
L’investimento si ripaga tipicamente in un paio di mesi: la riallocazione del budget sulla base delle curve di risposta genera efficienza immediata e misurabile.
Il prossimo passo
Se stai ancora prendendo decisioni di budget basandoti su metriche di piattaforma o sull’istinto, il Marketing Mix Modeling è il ponte che ti manca tra dato e decisione strategica.
Leave a comment