Marketingmix modelling

Marketingmix modelling is een statistische methode die meet welk deel van je omzet of conversies je te danken hebt aan elk marketingkanaal. Denk aan tv, radio, Google Ads, social media, e-mail en zelfs externe factoren zoals het weer of een feestdag. Op basis van historische data reken je uit wat écht werkt en waar je budget het meeste oplevert.

In deze uitleg lees je wat marketingmix modelling precies inhoudt, waarom het opnieuw populair is in een cookieloos tijdperk, en hoe je het praktisch aanpakt binnen je eigen organisatie.

Wat is marketingmix modelling?

Marketingmix modelling meet de bijdrage van elk kanaal aan een doelvariabele, meestal omzet of leads. Je verzamelt jarenlange data over uitgaven per kanaal, verkoopcijfers en externe variabelen. Vervolgens leg je met regressietechnieken bloot welk kanaal welk effect had.

De methode bestaat al sinds de jaren zestig, maar krijgt nu een tweede leven. Door de val van third party cookies en strengere privacywetgeving kan je individueel klikgedrag steeds minder volgen. Marketingmix modelling werkt op geaggregeerde data en heeft dat probleem niet.

Waarom marketingmix modelling belangrijk is

Je krijgt een objectief beeld van je marketing-ROI. Waar attributiemodellen enkel digitale touchpoints zien, neemt marketingmix modelling ook offline kanalen, promoties en externe invloeden mee. Zo vermijd je dat je alle credit aan de laatste Google Ads-klik geeft.

Voor Vlaamse KMO’s en grote adverteerders levert dat drie voordelen op:

• Betere budgetverdeling tussen online en offline kanalen
• Inzicht in het langetermijneffect van merkcampagnes zoals radio of billboards
• Onderbouwde beslissingen die niet afhangen van cookies of trackingpixels
• Simulaties van scenario’s: wat gebeurt er als je 20% meer in social investeert?

Hoe werkt marketingmix modelling in de praktijk?

Een typisch traject verloopt in vaste stappen. Je hebt minstens twee tot drie jaar aan wekelijkse of maandelijkse data nodig om betrouwbare patronen te herkennen.

1. Data verzamelen: mediabestedingen per kanaal, verkoopcijfers, prijs, promoties, weer, feestdagen en concurrentie-activiteit.
2. Data opschonen en samenvoegen in één centrale bron. Consistentie is cruciaal.
3. Model bouwen met regressie-analyse of moderne bayesiaanse technieken zoals Meta’s Robyn of Google’s Meridian.
4. Effecten valideren: kloppen de resultaten met wat je marketingteam in de praktijk ervaart?
5. Scenario’s simuleren: wat gebeurt er als je budget verschuift?
6. Beslissen en herhalen: pas je mediaplan aan en herbouw het model elk kwartaal.

Voor de statistische onderbouwing van dit soort modellen bestaat er open source software. Meta publiceerde bijvoorbeeld Robyn, een gratis tool die marketingmix modelling toegankelijker maakt voor kleinere teams.

Marketingmix modelling versus multi-touch attributie

Beide methodes proberen hetzelfde: bepalen welk kanaal welk resultaat oplevert. Maar ze doen dat op een andere manier. Multi-touch attributie werkt op user-level data en volgt individuele klantreizen. Marketingmix modelling werkt op geaggregeerde topline data en kijkt naar het volledige plaatje.

Wanneer kies je wat? Attributie is sterk als je vooral digitaal werkt en cookieconsent hoog ligt. Marketingmix modelling wint terrein zodra je ook tv, print, radio of out-of-home inzet, of als privacywetgeving je tracking beperkt.

Lees ook: hoe je ROI correct berekent en waarom UTM tags nog steeds nuttig zijn.

Wat heb je nodig om te starten met marketingmix modelling?

De basis is data van hoge kwaliteit. Zonder betrouwbare cijfers uit je CRM, boekhouding en advertentieplatformen kan geen enkel model een correct antwoord geven. Een centrale rapportagelaag of data warehouse is dus vaak stap één.

Daarnaast heb je statistische kennis nodig, of een partner die de modellen bouwt en interpreteert. En je hebt geduld nodig: de eerste zinvolle inzichten komen na enkele maanden, niet na een week.

• Historische data van 2 tot 3 jaar
• Duidelijke KPI’s zoals omzet, marge of aantal leads
• Overzicht van externe variabelen (seizoen, promoties, concurrentie)
• Een tool zoals Robyn, Meridian, Nielsen of een custom oplossing

Lees ook: welke KPI’s je best meet en hoe predictive analytics vooruitkijkt.

Marketingmix modelling geeft je een helder, cookieloos antwoord op de klassieke vraag: welk deel van mijn marketingbudget levert écht op? Wie de tijd neemt om het correct op te bouwen, krijgt een strategisch kompas terug dat jaren meegaat.