संक्षिप्त उत्तर: अधिकांश बीयर ब्रांडों के लिए, शीर्ष तीन वॉल्यूम चालक वितरण लाभ, मूल्य प्रमोशन की गहराई, और मौसमी बेसलाइन हैं — मीडिया नहीं। मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग इसे दृश्यमान बनाती है ताकि बजट उस ओर बह सके जो वास्तव में उत्पाद को हिलाता है, बजाय उसके जो एक योजना डेक में रणनीतिक महसूस होता है।
हर बीयर ब्रांड के पास इस बारे में एक सिद्धांत होता है कि वॉल्यूम को क्या चलाता है। बिक्री टीमें अपने संबंध कार्य को श्रेय देती हैं। ब्रांड टीमें ताज़ा अभियान को श्रेय देती हैं। ट्रेड मार्केटिंग डिस्प्ले कार्यक्रम को श्रेय देती है। मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग इन प्रतिस्पर्धी आख्यानों को वास्तविक योगदान के एक अकेले विघटित दृश्य से बदल देती है। यह जो असहजता पैदा करती है वह आमतौर पर इसके मूल्य के अनुपात में होती है।
MMM वास्तव में क्या मापता है
अपने मूल में, एक मार्केटिंग मिक्स मॉडल एक बहुचर रिग्रेशन है जो हर इनपुट चर के एक आश्रित चर में वर्धनशील योगदान को अलग करता है — आमतौर पर बेचा गया वॉल्यूम या राजस्व। एक बीयर ब्रांड के लिए इनपुट चरों में आमतौर पर शामिल होते हैं:
- चैनल के अनुसार मीडिया खर्च (ब्रॉडकास्ट, डिजिटल, आउट-ऑफ-होम, ऑडियो)
- ट्रेड प्रमोशन (मूल्य कटौती की गहराई, फ़ीचर आवृत्ति, डिस्प्ले खर्च)
- वितरण (भारित या संख्यात्मक वितरण परिवर्तन)
- मूल्य निर्धारण (आधार मूल्य और शेल्फ मूल्य)
- बाहरी चर (तापमान, खेल आयोजन, छुट्टियाँ, प्रतिस्पर्धी गतिविधि)
- बेसलाइन (वह वॉल्यूम जो ब्रांड बिना किसी मार्केटिंग के बेचेगा)
मॉडल इन योगदानों को सांख्यिकीय रूप से अलग करता है। बेसलाइन आँकड़ा — स्थापित ब्रांडों के लिए अक्सर कुल वॉल्यूम का 60–75% — उन अधिकारियों को चौंकाता है जो मानते हैं कि उनका ब्रांड वास्तव में जितना है उससे अधिक मार्केटिंग-चालित है।
बीयर-विशिष्ट जटिलताएं
बीयर तीन मॉडलिंग चुनौतियाँ पेश करती है जिन्हें सामान्य MMM ढाँचे कम तौलते हैं।
मौसमीपन चरम है। लेगर वॉल्यूम में एक गर्म-मौसम उछाल किसी भी मीडिया प्रभाव को बौना कर सकता है। यदि मॉडल तापमान और दिन के उजाले के घंटों को ठीक से नियंत्रित नहीं करता, तो वह गर्म-गर्मियों के लाभ को जो भी मीडिया Q2 में चला उसके नाम मढ़ देगा।
वितरण असमानुपातिक वॉल्यूम चलाता है। एक बड़े किराना चेन खाते या एक प्रमुख टैप हैंडल को पाना या खोना वॉल्यूम को उन गुणकों से हिला सकता है जिनसे कोई मीडिया बजट मेल नहीं खा सकता। वितरण को एक अलग लीवर के रूप में मॉडल किया जाना चाहिए, एक सामान्य अन्य सभी पद में पकाया नहीं जाना चाहिए।
NA बीयर को एक अलग मॉडल या एक सावधानी से निर्दिष्ट उप-मॉडल चाहिए। गैर-अल्कोहलिक बीयर खरीदार अलग अवसरों और ट्रिगरों पर प्रतिक्रिया देते हैं। NA SKU को एक कुल-पोर्टफोलियो मॉडल में मिला देना सबसे तेज़ी से बढ़ते खंड की विशिष्ट गतिकी को छिपा देता है। सार्थक NA वॉल्यूम वाली ब्रुअरीज़ को इसे अलग से मॉडल करना चाहिए या उप-श्रेणी इंटरैक्शन पद बनाने चाहिए।
आउटपुट पढ़ना: पूछने के लिए तीन सवाल
एक बार मॉडल बन जाए, तीन सवाल उपयोगी इनसाइट को एक सुंदर चार्ट से अलग करते हैं जो धूल जमा करता है।
चैनल के अनुसार मेरे अगले डॉलर पर सीमांत ROI क्या है? मॉडल रिस्पॉन्स कर्व पैदा करता है जो दिखाते हैं कि खर्च बढ़ने पर प्रति डॉलर प्रतिफल कैसे बदलता है। अधिकांश ब्रांड पाते हैं कि एक या दो चैनल अपनी कुशल सीमा से काफी ऊपर काम कर रहे हैं — वे बिना जाने खड़ी ढलान वाले घटते प्रतिफल में खर्च कर रहे हैं।
अगर मैं प्रमोशन की गहराई काटूँ तो वॉल्यूम का क्या होता है? कई बीयर ब्रांडों के लिए, गहरे मूल्य प्रमोशन वर्धनशील वॉल्यूम के सबसे बड़े एकल चालक हैं — और सबसे अधिक मार्जिन-विनाशकारी भी। मॉडल औसत प्रमोशनल गहराई में 5% कटौती के वॉल्यूम/मार्जिन व्यापार-संतुलन को परिमाणित कर सकता है।
ट्रेड प्रदर्शन पर ब्रांड मीडिया का हेलो प्रभाव क्या है? कुछ मीडिया चैनल उपभोक्ताओं को दुकानों में एक डिस्प्ले पर प्रतिक्रिया देने के लिए तैयार किए हुए ले जाते हैं। MMM इस इंटरैक्शन प्रभाव का अनुमान लगा सकती है, जिसे चैनलों का अलगाव में मूल्यांकन करने पर नियमित रूप से कम आँका जाता है।
क्राफ्ट ब्रुअरी अनुकूलन
राष्ट्रीय MMM ढाँचों को एक ऐसे पैमाने पर डेटा चाहिए जिससे कई स्वतंत्र ब्रुअरीज़ मेल नहीं खा सकतीं। क्षेत्रीय और क्राफ्ट संचालकों के लिए एक व्यावहारिक अनुकूलन: एक प्रमुख खुदरा साझेदार के साप्ताहिक POS स्कैन डेटा को दर्ज प्रमोशन तिथियों और गहराई के साथ इस्तेमाल करके एक सरलीकृत दो-चर मॉडल चलाएं। प्रमो वॉल्यूम बनाम बेसलाइन वॉल्यूम का एक मोटा विघटन भी अकेले अंतर्ज्ञान से अधिक उपयोगी है।
NA बीयर के लिए विशेष रूप से, माह-दर-माह बेसलाइन रुझान को ट्रैक करना विशेष रूप से मूल्यवान है। NA में एक बढ़ती बेसलाइन जैविक श्रेणी अपनाने का सुझाव देती है; भारी प्रमोशन के बावजूद एक सपाट बेसलाइन इंगित करती है कि ब्रांड वॉल्यूम बना नहीं रहा बल्कि खरीद रहा है।
यह भी देखें: एट्रिब्यूशन: खर्च को टैप हैंडल से जोड़ना उस लास्ट-टच बनाम मल्टी-टच तनाव के लिए जिसे हल करने के लिए MMM डिज़ाइन की गई है।
यह दृष्टिकोण कहाँ टूटता है
MMM एक पूर्वव्यापी उपकरण है। यह आपको बताता है कि अतीत में, पिछली प्रतिस्पर्धी स्थितियों के तहत, पिछले खर्च स्तरों पर वॉल्यूम को क्या चलाया। मॉडल के गुणांकों को सीधे एक नए प्रतिस्पर्धी, एक नए वितरण पदचिह्न, या एक काफी अलग उपभोक्ता संदर्भ वाले बाज़ार पर लागू करना व्यवस्थित अति- या अल्प-अनुमान का जोखिम उठाता है। मॉडलों को न्यूनतम वार्षिक रूप से, और ब्रांड या श्रेणी में किसी भी बड़े संरचनात्मक परिवर्तन के बाद फिर से अनुमानित किया जाना चाहिए।
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अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग क्या है और यह बीयर के लिए क्यों मायने रखती है? मार्केटिंग मिक्स मॉडलिंग (MMM) एक सांख्यिकीय तकनीक है जो बिक्री वॉल्यूम को हर मार्केटिंग और ट्रेड लीवर के योगदानों में विघटित करती है — मीडिया खर्च, प्रमोशन, वितरण परिवर्तन, मूल्य निर्धारण, और मौसम या मौसमीपन जैसे बाहरी कारक। बीयर के लिए, जहाँ वॉल्यूम मौसम और अवसर के अनुसार नाटकीय रूप से झूलता है, हर लीवर के सच्चे योगदान को समझना यह टालने के लिए ज़रूरी है कि गर्मियों के लाभ को एक मीडिया अभियान के नाम न मढ़ दिया जाए जो बस उसी समय चल रहा था।
एक मार्केटिंग मिक्स मॉडल चलाने के लिए एक ब्रुअरी को कितना डेटा चाहिए? एक विश्वसनीय MMM को आमतौर पर संबंधित खर्च, मूल्य निर्धारण और वितरण अभिलेखों के साथ कम से कम दो से तीन साल का साप्ताहिक बिक्री डेटा चाहिए। सीमित ऐतिहासिक डेटा वाली छोटी स्वतंत्र ब्रुअरीज़ सरल रिग्रेशन-आधारित संस्करण चला सकती हैं, पर 18 महीने से कम डेटा पर विश्वास अंतराल काफी चौड़े हो जाते हैं। अभी डेटा संग्रह शुरू करना — भले ही अपूर्ण रूप से — आदर्श डेटासेट का इंतज़ार करने से बेहतर है।
MMM परिणामों की व्याख्या करते समय ब्रुअरीज़ की सबसे बड़ी गलती क्या है? सबसे आम त्रुटि मॉडल के ऐतिहासिक गुणांकों को घटते प्रतिफल का हिसाब लगाए बिना एक आगे-देखने वाले योजना उपकरण के रूप में मानना है। एक TV या डिजिटल चैनल जिसने एक विशेष खर्च स्तर पर मज़बूत प्रतिफल दिखाया, ज़रूरी नहीं कि दोगुने निवेश पर वही प्रतिफल दे। बजट निर्णय लेने से पहले किसी भी MMM आउटपुट को एक रिस्पॉन्स-कर्व विश्लेषण के साथ जोड़ा जाना चाहिए।