Mange virksomheter investerer tungt i markedsføringen sin, men har begrenset innsikt om hva som faktisk virker og hva de får igjen for investeringene. Ved å bruke salgsmodellering får virksomheter et av de beste datadrevne verktøyene tilgjengelig for å evaluere og optimalisere markedsføringen sin. I dette innlegget utforsker vi hvorfor salgsmodellering ikke bare er et analyseredskap, men et styringsverktøy som gir et tydelig og praktisk grunnlag for strategiske, datadrevne beslutninger.
I bransjer der markedsføring er kritisk for å nå forretningsmål – og der virksomheter preges av raske endringer, store datamengder og mange samtidige påvirkningsfaktorer – blir behovet for datadrevet og strategisk innsikt kritisk for å forstå hva som faktisk driver de kommersielle resultatene. Hvor stor effekt har egentlig markedsføringen på salget? Hvor mye påvirker eksterne faktorer? Og hva er avkastningen på markedsføringen?
Når fremtiden er usikker, endringene skjer raskt og konkurransesituasjonen er kompleks, blir det ekstra krevende å forstå effekten av markedsføring og andre drivere for salget. For eksempel:
Felles for mange er behovet for datadrevet beslutningsstøtte. Når det er mange faktorer i spill, holder det sjelden med erfaring og tradisjonelle måleparametere alene for å forstå markedsføringens effekt. Gjentagende nøkkelspørsmål for ledelsen er gjerne:
Salgsmodellering er et innsiktsverktøy og en metodikk som brukes for å kvantifisere hvilke faktorer som faktisk driver salget, og i hvilken grad. Ved å kombinere kraftig programvare, kunstig intelligens og menneskelig innsikt, kan man konstruere en multippel regresjonsmodell som forklarer variasjoner i salg over tid basert på en sammensetning av historiske salgsdata, relevante eksterne forhold og markedsaktiviteter.
Gjennom den multiple regresjonsanalysen kan vi modellere på ulike effektmål på ukentlig basis (f.eks. omsetning, antall kunder, handlekurv eller konverteringer) og bryte effektmålet ned i ulike bestanddeler som typisk er:
Modellen estimerer effekten av hver enkelt faktor – samtidig – slik at vi kan skille ut hva som faktisk virker. I denne typen statistikk, som eksempelvis også benyttes i medisin, vurderes forklaringskraften til modellene og den statistiske signifikansen til hver enkelt variabel for å sikre at tallene gir en mest mulig realistisk fremstilling av virkeligheten.
Typisk gjennomføres over 500 millioner simuleringer, der vi blant annet tester ulike kombinasjoner av variabler for å finne den modellen som både har høy forklaringskraft og statistisk robusthet, og som samtidig gir innsikt i relevante forretningsspørsmål for virksomheten. Resultatet er en regresjonsmodell som kvantifiserer hvor mye hver faktor påvirker salget.
Tradisjonelle målemetoder, som for eksempel klikkrater, visninger eller spørreundersøkelser, gir ofte isolerte øyeblikksbilder og fokuserer på enkeltkanaler. Salgsmodellering tar imidlertid et helhetlig og statistisk fundert perspektiv ved å analysere samspillet mellom alle markedsføringsaktiviteter, sesongvariasjoner, pris, distribusjon og eksterne faktorer, og måler den faktiske effekten på salget over tid. Salgsmodellering erstatter ikke tradisjonelle målemetoder, men er et viktig komplementerende verktøy hvis man ønsker å forstå helheten, driverne og avkastningen.
Knowit jobber med salgsmodellering blant annet inn mot planlegging og optimalisering av kampanjer og mediebruk, prisstrategi og merkevare. Vi jobber tett med kundene våre for å samle et godt datagrunnlag og sikre at analysene gir reell verdi. Vi kombinerer modellresultater med kommersiell erfaring, kvalitative vurderinger og operasjonell innsikt. Målet er ikke bare å forstå hva som virker, men å styre markedsføringen med retning og presisjon.
Vil du lære mer om hvordan salgsmodellering brukes i praksis? I dette caset kan du lese om hvordan vi hjelper Avinor med å kvantifisere verdien av markedsføringen deres.