Software di Marketing Mix Modeling: come scegliere la soluzione giusta

Confronto tra librerie open source, SaaS MMM, consulenza e piattaforme dati più modelli più azioni

Un software di Marketing Mix Modeling è uno strumento che stima quanto ogni canale contribuisce alle vendite e indica come dividere il budget. Sul mercato esistono quattro tipi di soluzione: librerie open source, piattaforme SaaS, società di consulenza e piattaforme che uniscono dati, modelli e azioni. La scelta dipende dai dati e dalle persone che hai, non dall’algoritmo.

Perché non esiste “il miglior software MMM”

Quasi tutte le soluzioni di oggi partono dalla stessa base statistica: adstock (l’effetto ritardato della pubblicità), saturazione (i rendimenti decrescenti) e un modello di regressione, classico o bayesiano. Se non sai che cosa sono, parti dalla guida al Marketing Mix Modeling.

La differenza vera sta in tre punti che vengono prima e dopo il modello:

Chi prepara i dati. È la parte più lunga e quella che decide la qualità del risultato.
Chi sceglie e controlla le ipotesi. Un modello senza controllo dà numeri precisi e sbagliati.
Chi trasforma il risultato in una decisione di budget. Un MMM che resta in un report non cambia niente.

Per questo qui non trovi una classifica di marchi. Trovi le categorie e i criteri per capire quale fa per te.

Le quattro categorie di soluzioni

1. Librerie open source

Google ha rilasciato Meridian, Meta ha rilasciato Robyn. Sono librerie di codice, non software: non hanno un’interfaccia da aprire né un servizio di assistenza. Sono gratuite e trasparenti, perché ogni ipotesi del modello è visibile nel codice.

Chiedono però un team: qualcuno che raccolga e pulisca i dati, qualcuno che conosca la statistica per impostare e validare il modello, qualcuno che lo aggiorni e ne spieghi i risultati al marketing.

2. Piattaforme SaaS di MMM

Sono prodotti in abbonamento. Colleghi le fonti, il modello gira dentro la piattaforma e leggi i risultati in un’interfaccia. Il vantaggio è partire senza scrivere codice. I punti da verificare sono due: quanto puoi vedere e discutere delle ipotesi del modello, e quanto la piattaforma si adatta a dati che non sono standard, come negozi, prezzi e promozioni.

3. Società di consulenza ed econometria

È il modo tradizionale di fare MMM. Un team di analisti costruisce un modello su misura e consegna uno studio con le raccomandazioni. Il modello è costruito sul business e c’è chi lo spiega alla direzione. Il limite tipico è la frequenza: se lo studio arriva a intervalli lunghi, tra un aggiornamento e l’altro il mercato è già cambiato.

4. Piattaforme che uniscono dati, modelli e azioni

Qui il MMM non è un prodotto a sé. È uno dei modelli che lavorano su una base dati unica, insieme ad attribuzione, analisi del funnel e analisi dei clienti. Il risultato non è una curva da interpretare: è un’indicazione operativa, collegata alle campagne. Sherpaz appartiene a questa categoria, e unisce la piattaforma al lavoro di consulenza sui dati e sui modelli.

Le categorie a confronto

	Librerie open source	Piattaforme SaaS di MMM	Consulenza ed econometria	Dati, modelli e azioni
Che cosa ricevi	Codice da far girare	Un’interfaccia con i risultati	Uno studio e le raccomandazioni	Indicazioni di budget dentro il lavoro quotidiano
Chi prepara i dati	Il tuo team	Tu, con i connettori della piattaforma	Il consulente, con il tuo aiuto	Il fornitore, come parte del servizio
Aggiornamento	Quando il tuo team lo rilancia	Di solito continuo	Di solito a progetto	Continuo, con i dati nuovi
Trasparenza del modello	Totale, se sai leggere il codice	Dipende dal prodotto	Dipende dal consulente	Va chiesta: ipotesi, accuratezza e margini di errore
Adatta a dati fuori standard	Sì, con lavoro interno	Dipende dal prodotto	Sì	Sì, se c’è integrazione su misura
Chi usa il risultato	Data scientist	Analisti e marketing	Direzione e marketing	Marketing, ogni giorno
Costo interno	Alto: servono competenze dedicate	Medio: qualcuno deve leggere e validare	Basso sul modello, alto sull’esecuzione	Basso: serve chi decide

La tabella descrive i casi tipici. Dentro ogni categoria i prodotti e i fornitori sono diversi tra loro: usa i criteri qui sotto per fare le domande giuste.

I sei criteri per scegliere

I dati. Hai uno storico di spesa e vendite lungo e pulito, sullo stesso periodo e con la stessa granularità? Se i dati sono sparsi in sistemi che non si parlano, la prima cosa che ti serve non è un modello. È qualcuno che li metta insieme.
L’aggiornamento. Un modello rifatto una volta l’anno fotografa un mercato che non c’è più. Chiedi ogni quanto il modello viene ricalcolato e con quanto lavoro.
La calibrazione con l’incrementalità. Un MMM è una stima. I test di incrementalità danno una misura causale e servono a correggere il modello. Chiedi se la soluzione può usare i risultati di geo test (test su aree geografiche) e holdout (test con un gruppo di controllo escluso dalla campagna).
I canali offline. TV, radio, affissioni e negozi fisici sono uno dei motivi per cui si usa il MMM. Verifica che la soluzione accetti questi dati, insieme a prezzi, promozioni e fattori esterni come il meteo.
Chi usa il risultato. Un data scientist vuole parametri e diagnostica. Un CMO vuole sapere dove mettere il prossimo euro. Lo strumento giusto parla alla persona che decide.
Il costo interno. Il prezzo della licenza è solo una parte. Conta quante persone servono per preparare i dati, validare il modello e portare le indicazioni dentro le campagne.

Quale soluzione per quale situazione

Hai un data team con competenze di statistica e tempo da dedicare: una libreria open source è una scelta seria. Metti in conto il lavoro sui dati e sulla manutenzione.
Hai dati già ordinati e un analista che legge i risultati: una piattaforma SaaS di MMM può bastare.
Hai una decisione importante e isolata, come il piano di budget annuale: uno studio di consulenza risponde bene.
Hai un team marketing senza data team, e vuoi indicazioni continue: ti serve una soluzione che prenda in carico anche i dati e l’ultimo passaggio, dal modello all’azione.

Caso reale. Un cliente SaaS voleva superare i 400.000 € di spesa mensile, ma le conversioni non crescevano. Il Marketing Mix Model ha mostrato che si stava già investendo oltre il livello efficiente. Il budget è stato spostato dove il rendimento marginale era ancora positivo. Risultato: più conversioni, con 0 € di budget in più. Il valore non era nel software, ma nella decisione che ne è seguita.

Gli errori più comuni nella scelta

Scegliere in base all’algoritmo. Le differenze tra i modelli pesano meno della qualità dei dati.
Dare per pronti i dati. Non lo sono quasi mai.
Comprare uno strumento per analisti quando deve decidere il marketing.
Accettare una scatola chiusa. Se non puoi vedere ipotesi, accuratezza e margine di errore, non puoi fidarti del numero.

Come lo fa Sherpaz

Sherpaz non è un SaaS da collegare e basta: è una piattaforma unita al lavoro di consulenza.

Prima i dati. Le fonti (advertising, sito, CRM, e-commerce, e dove serve POS, ERP e dati esterni come il meteo) vengono unite e pulite, con integrazioni su misura per i sistemi proprietari.
Poi il modello. Un MMM bayesiano costruito sul tuo settore, aggiornato con i dati nuovi. Mostra assunzioni, accuratezza e margine di errore: si discute, si valida, si usa.
Poi l’azione. Curve di saturazione, scenari di budget e allocazione ottimale diventano un’indicazione concreta, per esempio “sposta questa cifra da un canale all’altro”, che si può applicare alle campagne.
La calibrazione. Nell’offerta Enterprise i consulenti di marketing science affiancano il team con test di incrementalità e validazione dei modelli.

Il MMM fa parte dell’offerta Advanced. Trovi le tre offerte nella pagina pricing.

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Domande frequenti

Meridian e Robyn sono software di Marketing Mix Modeling? No. Sono librerie open source, rilasciate da Google e da Meta. Danno il codice del modello, ma non la preparazione dei dati, l’interfaccia e l’assistenza. Servono persone che sappiano usarle.

Qual è il miglior software di Marketing Mix Modeling? Dipende da chi lo userà. Un data team può lavorare con una libreria. Un team marketing senza analisti ha bisogno di una soluzione che gestisca anche i dati e traduca il modello in azioni.

Quanto costa una piattaforma MMM? Il costo cambia molto tra le categorie. Oltre alla licenza o al progetto, conta il costo interno: le persone che preparano i dati, validano il modello e applicano i risultati.

Un software MMM funziona con i canali offline? Deve farlo: è uno dei motivi per usare il MMM. Verifica che accetti dati di TV, radio, affissioni e negozi, insieme a prezzi e promozioni.

Serve anche l’attribuzione se ho un MMM? Sì. Il MMM guida il budget tra i canali. I modelli di attribuzione servono per le scelte di tutti i giorni dentro il canale.