Marketing Mix Modeling (MMM) är ett kraftfullt, datadrivet analysverktyg som hjälper företag att optimera sin marknadsföringsstrategi och spendering genom att analysera flera faktorer som påverkar marknadsresultat. Tidigare har vi beskrivit de fem viktigaste sakerna du bör veta om MMM. I den här artikeln fokuserar vi istället på fem vanliga fallgropar – och hur du undviker dem.

1. Att inte validera data

Företag baserar sina beslut på data – men om datan är ofullständig, inkonsekvent eller av låg kvalitet, riskerar man att fatta felaktiga beslut. Problem som överanpassning (overfitting) och datanedbrytning (data decay) är vanliga fällor.

• Överanpassning innebär att modellen är för anpassad till träningsdatan och inte fungerar på ny data – den lär sig "bruset" istället för signalen.

• Databedbrytning sker när data blir inaktuell över tid på grund av förändrade trender eller affärsprocesser.

Så undviker du detta:

• Validera din data – säkerställ att den är ren, enhetlig och korrekt i hela organisationen.

• Förbehandla datan – hantera saknade värden, outliers och avvikelser innan modellering.

• Backtesta modellen regelbundet – kör modellen på historisk data för att verifiera dess träffsäkerhet.

• Uppdatera data löpande – inkludera aktuella trender och förhållanden i din modell.

2. Att ignorera "carry-over"-effekter och mättnadseffekter

Många marknadsförare förbiser långsiktiga effekter från tidigare kampanjer:

• Carry-over-effekter (även kallade adstock) är de fördröjda effekterna av en kampanj som påverkar försäljningen över tid.

• Mättnadseffekter uppstår när ytterligare annonsering ger avtagande effekt – den ökade investeringen ger mindre utväxling.

Så undviker du detta:

• Modellera carry-over-effekter med fördröjda variabler som fångar kampanjens eftersläpande påverkan.

• Inför mättnadseffekter i modellen för att spegla avtagande avkastning, och för att undvika översatsning i redan mättade kanaler.

3. Att lita på räckvidd istället för faktisk impact

Exponeringsmått som räckvidd, visningar och likes ser bra ut men de speglar inte nödvändigtvis verkligt affärsvärde.

Så undviker du detta:

• Fokusera på effektivitet i spendering snarare än visningar.

• Kör A/B-tester som mäter faktiska konverteringar istället för räckvidd.

• Använd räckviddsmått med försiktighet – endast när det är relevant, exempelvis vid varumärkesbyggande kampanjer.

4. Att behandla alla kanaler likadant

Alla marknadskanaler fungerar inte likadant – därför bör de inte mätas med samma måttstock. Sociala medier kanske passar bättre för engagemang än för konvertering, till exempel.

Så undviker du detta:

• Använd kanalspecifika responskurvor – anpassa modellen till hur varje kanal faktiskt presterar.

• Undvik att ge alla kanaler samma KPI – identifiera varje kanals verkliga bidrag till affärsmålen.

5. Bias – modellförvrängningar

Modeller kan påverkas av olika typer av bias som leder till felaktiga slutsatser, även om resultaten verkar logiska på ytan.

Exempel på bias:

• Aggregeringsbias – uppstår när datan sammanställs på ett sätt som döljer viktiga skillnader.

• Bias från bortglömda variabler – när viktiga påverkansfaktorer utesluts från analysen.

• Modelleringsbias – systematiska fel i modellen orsakade av felaktiga antaganden eller begränsningar.

Så undviker du detta:

• Testa olika scenarier och ifrågasätt modellens antaganden.

• Använd hold-out samples – data som exkluderas vid träning men används för att validera modellen.

• Samarbeta med modellansvarig – förstå vilka antaganden som är mänskligt styrda och vilka som modellen själv har lärt sig.

Slutsats

Marketing Mix Modeling är ett värdefullt verktyg – men som med alla metoder kräver det noggrannhet och medvetenhet för att ge rätt insikter. Genom att undvika dessa fem vanliga fallgropar kan du öka precisionen i dina analyser och få mer avkastning på din marknadsföring.

På Fieldstream använder vi AI-baserad analys för att hantera dessa utmaningar automatiskt och leverera de insikter som verkligen spelar roll – så att du kan fatta smartare beslut och öka din ROI.

‍