In recent times, we have seen the p

In recent times, we have seen the proliferation of new media (Internet, viral marketing, event marketing, sports marketing, product placement, cell phones, etc.), decreased television viewership, the advent of TiVo and similar technology where viewers can skip through commercials, and increased cost-cutting pressures. All of this has combined to increase demands for marketing departments to maximize the return on their marketing investments; that is, to optimize the combination of marketing and advertising investments to generate the greatest sales growth and/or maximize profits. Marketing mix modeling measures the potential value of all marketing inputs and identifies marketing investments that are most likely to produce long-term revenue growth.

Typically, marketing mix modeling involves the use of multiple regression techniques to help predict the optimal mix of marketing variables. Regression is based on a number of inputs (or independent variables) and how these relate to an outcome (or dependent variable) such as sales or profits. Once the model is built and validated, the input variables (advertising, promotion, etc.) can be manipulated to determine the net effect on a company’s sales or profits.

Results (Indonesian) 1:

Dalam beberapa kali, kami telah melihat proliferasi media baru (Internet, virus pemasaran, pemasaran acara, olahraga pemasaran, penempatan produk, telepon seluler, dll), menurun pemirsa televisi, munculnya TiVo dan teknologi serupa dimana pemirsa dapat melompat melalui iklan, dan peningkatan tekanan pemotongan biaya. Semua ini telah digabungkan untuk meningkatkan tuntutan untuk pemasaran Departemen untuk memaksimalkan laba atas investasi mereka pemasaran; itu adalah, untuk mengoptimalkan kombinasi pemasaran dan periklanan investasi untuk menghasilkan pertumbuhan penjualan terbesar dan/atau memaksimalkan keuntungan. Pemodelan tindakan bauran pemasaran nilai potensi semua pemasaran input dan mengidentifikasi investasi pemasaran yang paling mungkin untuk menghasilkan pertumbuhan pendapatan jangka panjang.

biasanya, pemasaran campuran pemodelan melibatkan penggunaan beberapa teknik regresi untuk membantu memprediksi perpaduan optimal pemasaran variabel. Regresi didasarkan pada sejumlah input (atau variabel independen) dan bagaimana hubungannya dengan hasil (atau variabel dependen) seperti penjualan atau keuntungan. Setelah model dibangun dan divalidasi, Variabel input (iklan, promosi, dll) dapat dimanipulasi untuk menentukan efek bersih perusahaan penjualan atau keuntungan.