مدل‌سازی ترکیب رسانه‌ای: روشی اثبات‌شده برای تخصیص بودجه

در سال‌ها فعالیتم به‌عنوان مدیر بازاریابی، بارها دیده‌ام که تیم‌ها ماه‌ها روی کمپین‌های خلاقانه کار می‌کنند و در نهایت متوجه می‌شوند که بخش عمده بودجه‌شان صرف کانال‌های اشتباه شده است.

مهم‌ترین علت؟ کمبود شفافیت در انتساب (Attribution)

بسیاری از شرکت‌ها بیش از حد به داده‌های گزارش‌شده توسط پلتفرم‌ها یا مدل «آخرین کلیک» اتکا می‌کنند؛ مدلی که تنها کانالی را که مشتری در آن تبدیل شده، پاداش می‌دهد و ده‌ها نقطه تماس قبلی را نادیده می‌گیرد. در دنیای امروز که حریم خصوصی اولویت دارد، این نقاط کور بیشتر هم شده‌اند. با محدودیت ردیابی توسط شخص ثالث و کنترل داده‌ها توسط پلتفرم‌های بسته، روش‌های سنتی انتساب دقت و اعتبار خود را از دست داده‌اند و این باعث سوگیری کانالی، هدررفت بودجه و از دست رفتن فرصت‌های بهینه‌سازی شده است.

شرکت‌های آینده‌نگر برای حل این مشکل به مدل‌سازی ترکیب رسانه‌ای (Media Mix Modeling – MMM) روی آورده‌اند. این روش جایگزین کامل انتساب نیست، اما لایه‌ای استراتژیک و قدرتمند فراهم می‌کند که شفافیت تصمیمات سرمایه‌گذاری بازاریابی را بازمی‌گرداند.

مدل‌سازی ترکیب رسانه‌ای چیست و چرا حالا اهمیت دارد؟

MMM یک تکنیک تحلیل آماری است که با استفاده از داده‌های تاریخی بازاریابی، تأثیر هر کانال روی نتایج کسب‌وکار را برآورد می‌کند. برخلاف روش‌های سنتی که کاربران فردی را دنبال می‌کنند، MMM داده‌های تجمیعی، هزینه، نمایش‌ها و فروش، را بررسی می‌کند تا نشان دهد کانال‌ها در طول زمان چگونه در نتایج اثر دارند.

این روش اساساً با مدل‌های «آخرین کلیک» یا «چندلمسی» متفاوت است. MMM به جای تکیه بر کوکی‌ها یا شناسه‌های دستگاه، از مدل‌های رگرسیون و سایر روش‌های آماری استفاده می‌کند تا تأثیر کانال‌ها را بدون استفاده از اطلاعات شناسایی شخصی اندازه‌گیری کند. نتیجه، بینش‌های کلان و امن از نظر حریم خصوصی درباره محرک‌های درآمد است.

بازگشت توجه به MMM اتفاقی نیست. مقررات حریم خصوصی مانند GDPR و CCPA و همچنین عدم اطمینان نسبت به آینده کوکی‌های شخص ثالث، ردیابی سنتی را سخت‌تر و کم‌اعتمادتر کرده‌اند. همزمان، پیشرفت‌های هوش مصنوعی و ابزارهای متن‌باز باعث شده‌اند MMM سریع‌تر، دقیق‌تر و در دسترس‌تر شود.

یک نظرسنجی در جولای ۲۰۲۴ نشان داد که ۵۳.۵٪ بازاریابان آمریکایی اکنون از MMM استفاده می‌کنند و ۵۶٪ خریداران تبلیغات قصد دارند در سال ۲۰۲۵ بر استفاده از MMM تمرکز بیشتری داشته باشند. آنچه قبلاً مختص برندهای بزرگ بود، اکنون برای شرکت‌های متوسط نیز قابل دسترس شده است.

مزایای واقعی برای کسب‌وکارها

اگر به‌درستی به کار گرفته شود، مدل‌سازی ترکیب رسانه‌ای (MMM) می‌تواند شیوه تصمیم‌گیری درباره تخصیص بودجه را دگرگون کند و شفافیتی فراهم آورد که به سختی می‌توان تنها از داده‌های گزارش‌شده توسط پلتفرم‌ها به دست آورد

در تجربه شخصی‌ام در هدایت استراتژی بازاریابی، MMM در سه زمینه اصلی به بهبود تصمیمات بودجه کمک می‌کند:

1. تحلیل بدون سوگیری کانال‌ها
   با استفاده از داده‌های تاریخی تجمیعی، MMM تحت تأثیر «آخرین کلیک» قرار نمی‌گیرد. ارزش پنهان کمپین‌های آگاهی و میانه قیف-مثل ویدئوهای استریم یا تبلیغات نمایشی-را نشان می‌دهد؛ کمپین‌هایی که ممکن است در گزارش‌های آخرین کلیک ضعیف به نظر برسند اما در واقع مشتریان را به سمت تبدیل هدایت می‌کنند.

2. آزمون سناریوهای بودجه
   MMM می‌تواند سناریوهای «چه می‌شود اگر» را قبل از خرج کردن بودجه مدل‌سازی کند. مثلاً می‌خواهید ببینید چه اتفاقی می‌افتد اگر ۱۵٪ از بودجه خود را از شبکه‌های اجتماعی پولی به تلویزیون متصل منتقل کنید؟ مدل می‌تواند تأثیر احتمالی را پیش‌بینی کند تا تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ شود.

3. دید چندکاناله
   مسیرهای مشتری محدود به یک کانال نیستند. MMM داده‌های آنلاین و آفلاین را یکپارچه می‌کند و نشان می‌دهد هر بخش از ترکیب بازاریابی چگونه به نتایج کمک می‌کند. این سطح از یکپارچگی برای برندهایی که کمپین‌های دیجیتال، خرده‌فروشی و تجربی اجرا می‌کنند بسیار ارزشمند است.

این افسانه که MMM تنها برای برندهای بزرگ است در حال کمرنگ شدن است. ابزارهای متن‌باز مانند Meridian گوگل و Robyn متا و همچنین پیشرفت‌های مدل‌سازی بیزی، این امکان را برای سازمان‌های کوچک فراهم کرده‌اند تا همان وضوح استراتژیک را با هزینه‌ای کمتر داشته باشند.

چگونه شروع کنیم: چک‌لیست عملی

وقتی به تیم‌های رهبری توصیه می‌کنم MMM را به کار گیرند، پیشنهاد می‌کنم از کوچک شروع کرده و گام‌به‌گام پیش بروند:

1. بررسی داده‌های بازاریابی ۱۲ تا ۲۴ ماه گذشته
   هزینه، نمایش، کلیک و تبدیل‌ها در تمام کانال‌ها را جمع‌آوری کنید. فروش و پروموشن‌های آفلاین را هم اضافه کنید. هرچه داده‌ها کامل‌تر باشد، مدل بهتر عمل می‌کند.

2. تعریف شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) در قیف
   مشخص کنید به چه چیزی بهینه‌سازی می‌کنید: فروش، سرنخ، افزایش برند یا ترکیبی از آنها. داشتن شاخص‌های ثابت به مدل اجازه می‌دهد تأثیر کانال‌ها را دقیق‌تر اندازه‌گیری کند.

3. هم‌راستایی با تیم‌های مالی و تحلیل داده
   MMM در تقاطع عملکرد بازاریابی و نتایج کسب‌وکار قرار دارد. همکاری با این تیم‌ها باعث می‌شود مدل، شاخص‌های درست را بررسی کرده و نتایج را در چارچوب سودآوری کل تحلیل کند.

4. بررسی ابزارهای شفاف یا متن‌باز MMM
   ابزارهایی مانند Robyn یا Meridian مدل‌سازی قدرتمند بدون الگوریتم‌های مرموز ارائه می‌دهند. شفافیت اعتماد به نتایج را افزایش داده و امکان سفارشی‌سازی فراهم می‌کند.

5. شروع کوچک و بهبود تدریجی
   با چند کانال اصلی شروع کنید و در ادامه فرآیند را گسترش دهید. خروجی‌های MMM را با داده‌های عملکرد لحظه‌ای ترکیب کنید تا بودجه به صورت پویا تنظیم شود.

این رویکرد مرحله‌ای چارچوبی قابل اعتماد و منطبق با حریم خصوصی برای تخصیص بودجه فراهم می‌کند که با تغییرات کسب‌وکار و بازار تطبیق می‌یابد.

هزینه هوشمندانه از اینجا شروع می‌شود

مدل‌سازی ترکیب رسانه‌ای دیگر یک مفهوم آینده‌نگر برای دانشمندان داده نیست. این ابزار عملی به مدیران و بازاریابان کمک می‌کند بودجه‌ها را با دقت در اکوسیستم پیچیده و حریم‌محور تخصیص دهند.

به جای تکیه بر حدس و گمان یا پر سر و صداترین داشبورد پلتفرم، MMM سرمایه‌گذاری مبتنی بر شواهد را ممکن می‌کند. در محیطی که هر دلار باید بیشترین کارایی را داشته باشد، این تغییر می‌تواند تفاوت بین رکود و رشد باشد.

شرکت‌هایی که در ۲۰۲۵ موفق می‌شوند، آن‌هایی نخواهند بود که بیشترین هزینه را می‌کنند، بلکه آن‌هایی خواهند بود که هوشمندانه‌تر هزینه می‌کنند. مدل‌سازی ترکیب رسانه‌ای همان راه است.

نویسنده: برنارد می، عضو Forbes Councils