För att kunna ta bra beslut i en värld som blir allt mer komplex, med ett ökande antal informationskällor att förhålla sig till, måste man använda sig av metoder som förenklar bilden.
Det är här modellering kommer in i bilden. Redan 2020 har vi verktyg, baserade på avancerad maskininlärningsteknologi, som möjliggör både billigare och mer träffsäker datamodellering.
Inom klimatforskning använder man sig av en rad olika klimatmodeller, från helt enkla energibalans-modeller till avancerade jordsystems-modeller. Det alla klimatmodeller har gemensamt är att man använder datorprogram som beräknar olika klimatparametrar som temperatur, tryck, vind och fuktighet, för att kartlägga alla möjliga faktorer som kan tänkas ha en signifikant påverkan på klimatet över tid.
Inom marknadsföring och försäljning är det också väldigt många faktorer som samspelar. Vad är det t ex som påverkar försäljningsutvecklingen eller vad är anledningen till att ett varumärke utvecklas positivt?
För bara ett par år sedan kunde man se effekt med blotta ögat. Om två grafer var positiva, hade det troligen ett samband. Många marknadsförare visste precis vad som skulle till för att uppnå önskad effekt.
Idag är det något mer komplicerat. Antalet tillgängliga datakällor har närmast exploderat och det är mer utmanande än tidigare att förstå hur marknadsföringen och de olika mediekanalerna påverkar försäljningen.
Hur mycket påverkade egentligen reklamkampanjen försäljningen?
Och inte minst; hur bör man sätta ihop medieinvesteringarna så att man maximerar försäljningen och får största möjliga avkastning?
För att hitta svaret på detta 2020 måste vi använda oss av ekonometri, även känt som modellering. Genom att använda oss av ekonometriska modeller kan vi med stor precision och till låg kostnad ge svar på i vilken utsträckning olika interna och externa faktorer påverkar försäljningen - samt vilken effekt det hade haft om budgeten allokerats på ett annat sätt.
För att kunna säga något om vad som påverkar försäljningen, och speciellt vilken påverkan marknadsinvesteringarna har, måste vi både kontrollera faktorer som mediekanal, distributionsnivå och prisändringar samt externa förhållanden som t. ex. konkurrenters aktiviteter, säsong, eller för den sakens skull, vädret.
Se framför dig att du kör en reklamkampanj för glass samtidigt som det är väldigt bra väder. Är det då reklamen som har ökat försäljningen av glass, eller är det vädret som står bakom ökningen?
Med försäljningsmodellering samlar vi data på alla dessa faktorer och lägger in det i en datamodell - precis som klimatforskarna gör. Men istället för att försöka förklara vad som påverkar temperaturen, försöker vi förklara vad som påverkar försäljningen. På detta sätt får vi en modell som ger oss svaret på denna fråga.
Så varför ska vi modellera 2020? Man hör ofta att data har blivit det nya guldet. Problemet är bara att det är svårt att raffinera råvaran som data utgör - vi klarar inte att omvandla det till guld.
Med försäljningsmodellering kan du förädla och skapa värde utifrån datan som ditt företag redan har tillgänglig, eller åtminstone borde ha tillgänglig.
Baserat på historisk data bygger du modeller som klarar att förklara i vilken utsträckning olika faktorer bidrar till försäljningen, inklusive varumärkets värde isolerat sett. Detta ger dig bland annat grund till att optimera reklaminvesteringarna framöver och inte minst beräkna lönsamheten av planerade kampanjer.
Datamodellering är kanske en av de åtgärder som i allra högsta grad effektiviserar din marknadsföringsinsats och därmed också din ROI. Se därför till att ta vara på din data, och speciellt data som visar reklamtryck per kanal i veckan, då detta är viktig input för modellerna.
De bästa i klassen lär sig vad som driver kortsiktig och långsiktig trafik samt försäljning inom olika målgrupper. Den snabbaste vägen till den förståelsen är modellering. Genom att göra modellering får du mycket större trygghet på vad du får tillbaka från investeringen, och hur du ska använda pengarna på bästa möjliga sätt.
Man kan faktiskt gå så långt som att säga att om du förvaltar en stor marknadsföringsbudget och inte gör modellering, så är det näst intill vanskötsel av budgeten.
Under 2020 är försäljningsmodellering, med hjälp av marknadsledande marketing intelligence-verktyg, fortfarande det enda alternativet för att förstå sambandet mellan reklam och försäljning som grund till optimala reklaminvesteringar.
Läs mer om modellering och maskininlärning här.
