Modelagem de mix de marketing - Marketing mix modeling

A modelagem do mix de marketing ( MMM ) é uma análise estatística, como regressões multivariadas nas vendas e dados de séries temporais de marketing para estimar o impacto de várias táticas de marketing ( mix de marketing ) nas vendas e, em seguida, prever o impacto de conjuntos futuros de táticas. Muitas vezes, é usado para otimizar o mix de publicidade e táticas promocionais em relação à receita ou ao lucro das vendas.

As técnicas foram desenvolvidas por econometristas e inicialmente aplicadas a produtos embalados de consumo , uma vez que os fabricantes desses produtos tinham acesso a dados precisos sobre vendas e suporte de marketing. A disponibilidade aprimorada de dados, o poder de computação cada vez maior e a pressão para medir e otimizar os gastos com marketing impulsionaram a explosão de popularidade como ferramenta de marketing. Recentemente, a MMM encontrou aceitação como uma ferramenta de marketing confiável entre as principais empresas de marketing ao consumidor.

História

O termo marketing mix foi desenvolvido por Neil Borden, que começou a usar a frase em 1949. “Um executivo é um misturador de ingredientes, que às vezes segue uma receita à medida que avança, às vezes adapta uma receita aos ingredientes imediatamente disponíveis e às vezes experimenta com ou inventa ingredientes que ninguém mais experimentou. "

De acordo com Borden, "Ao construir um programa de marketing para atender às necessidades de sua empresa, o gerente de marketing tem que pesar as forças comportamentais e, em seguida, equilibrar os elementos de marketing em seu mix, com um olhar aguçado nos recursos com os quais ele tem que trabalhar"

E. Jerome McCarthy , foi a primeira pessoa a sugerir os quatro P's do marketing - preço, promoção, produto e local (distribuição) - que constituem as variáveis ​​mais comuns utilizadas na construção de um mix de marketing. De acordo com McCarthy, os profissionais de marketing têm essencialmente essas quatro variáveis ​​que podem usar enquanto elaboram uma estratégia de marketing e escrevem um plano de marketing . No longo prazo, todas as quatro variáveis ​​do mix podem ser alteradas, mas no curto prazo é difícil modificar o produto ou o canal de distribuição.

Outro conjunto de variáveis ​​do mix de marketing foi desenvolvido por Albert Frey, que classificou as variáveis ​​de marketing em duas categorias: a oferta e as variáveis ​​de processo. A "oferta" consiste no produto, serviço, embalagem, marca e preço. As variáveis ​​de "processo" ou "método" incluíam propaganda, promoção, promoção de vendas, venda pessoal, publicidade , canais de distribuição, pesquisa de marketing , formação de estratégia e desenvolvimento de novos produtos .

Recentemente, Bernard Booms e Mary Bitner construíram um modelo que consiste em sete P's. Eles adicionaram "Pessoas" à lista de variáveis ​​existentes, a fim de reconhecer a importância do elemento humano em todos os aspectos do marketing. Eles adicionaram "processo" para refletir o fato de que os serviços, ao contrário dos produtos físicos, são vivenciados como um processo no momento em que são adquiridos. Ferramentas de modelagem de desktop, como o Micro TSP, tornaram esse tipo de análise estatística parte do mainstream agora. A maioria das agências de publicidade e firmas de consultoria estratégica oferece serviços de MMM a seus clientes.

Modelo de mix de marketing

A modelagem de mix de marketing é uma abordagem analítica que usa informações históricas, como dados de pontos de venda sindicalizados e dados internos de empresas, para quantificar o impacto nas vendas de várias atividades de marketing. Matematicamente, isso é feito estabelecendo uma relação simultânea de várias atividades de marketing com as vendas, na forma de uma equação linear ou não linear, por meio da técnica estatística de regressão . A MMM define a eficácia de cada um dos elementos de marketing em termos de sua contribuição para o volume de vendas, eficácia (volume gerado por cada unidade de esforço), eficiência (volume de vendas gerado dividido pelo custo) e ROI . Esses aprendizados são então adotados para ajustar as táticas e estratégias de marketing, otimizar o plano de marketing e também para prever vendas ao simular vários cenários.

Isso é feito configurando-se um modelo com o volume / valor de vendas como variável dependente e variáveis ​​independentes criadas a partir dos vários esforços de marketing. A criação de variáveis ​​para a Modelagem do Mix de Marketing é um assunto complicado e é tanto uma arte quanto uma ciência. O equilíbrio entre as ferramentas de modelagem automatizadas que processam grandes conjuntos de dados e o econometrista artesão é um debate contínuo na MMM, com diferentes agências e consultores assumindo posições em determinados pontos desse espectro. Depois que as variáveis ​​são criadas, várias iterações são realizadas para criar um modelo que explica bem as tendências de volume / valor. Outras validações são realizadas, seja por meio de dados de validação, seja pela consistência dos resultados do negócio.

A saída pode ser usada para analisar o impacto dos elementos de marketing em várias dimensões. A contribuição de cada elemento como uma porcentagem do total plotado ano a ano é um bom indicador de como a eficácia de vários elementos muda ao longo dos anos. A variação anual da contribuição também é medida por uma análise devida a que mostra qual porcentagem da variação nas vendas totais é atribuível a cada um dos elementos. Para atividades como propaganda na televisão e promoções comerciais, análises mais sofisticadas, como eficácia, podem ser realizadas. Essa análise informa ao gerente de marketing o ganho incremental nas vendas que pode ser obtido aumentando o respectivo elemento de marketing em uma unidade. Se informações detalhadas de gastos por atividade estiverem disponíveis, é possível calcular o Retorno do Investimento da atividade de marketing. Isso não é apenas útil para relatar a eficácia histórica da atividade, mas também ajuda a otimizar o orçamento de marketing, identificando as atividades de marketing mais e menos eficientes.

Uma vez que o modelo final está pronto, os resultados dele podem ser usados ​​para simular cenários de marketing para uma análise 'What-if' . Os gerentes de marketing podem realocar esse orçamento de marketing em diferentes proporções e ver o impacto direto nas vendas / valor. Eles podem otimizar o orçamento alocando gastos para as atividades que proporcionam o maior retorno sobre o investimento.

Algumas abordagens MMM gostam de incluir vários produtos ou marcas lutando uns contra os outros em um modelo de indústria ou categoria - onde relações de preços cruzados e participação de voz publicitária são considerados importantes para jogos de guerra.

Componentes

Os modelos de mix de marketing decompõem as vendas totais em dois componentes:

Vendas básicas : essa é a demanda natural pelo produto, impulsionada por fatores econômicos, como preços, tendências de longo prazo, sazonalidade e também fatores qualitativos, como reconhecimento da marca e fidelidade à marca .

Vendas incrementais : as vendas incrementais são o componente de vendas impulsionado por atividades de marketing e promocionais. Este componente pode ser decomposto em vendas devido a cada componente de marketing, como publicidade na televisão ou rádio , publicidade impressa (revistas, jornais, etc.), cupons, mala direta , Internet, promoções de recursos ou exibição e reduções temporárias de preços. Algumas dessas atividades têm retornos de curto prazo (cupons, promoções), enquanto outras têm retornos de longo prazo (TV, rádio, revista / impresso).

As análises do Marketing Mix são normalmente realizadas usando modelagem de regressão linear . Os efeitos não lineares e defasados ​​são incluídos usando técnicas como transformações de adstock de publicidade . O resultado típico de tais análises inclui uma decomposição do total de vendas anuais em contribuições de cada componente de marketing, também conhecido como gráfico de pizza de contribuição.

Outra saída padrão é a decomposição do crescimento / declínio das vendas ano após ano, também conhecido como 'gráficos devido a'.

Elementos medidos em MMM

Volume base e incremental

A própria divisão do volume de vendas em base (volume que seria gerado na ausência de qualquer atividade de marketing) e incremental (volume gerado por atividades de marketing no curto prazo) ao longo do ganho de tempo fornece insights maravilhosos. A base cresce ou diminui ao longo de períodos de tempo mais longos, enquanto as atividades que geram o volume incremental no curto prazo também impactam o volume base no longo prazo. A variação do volume base é um bom indicador da força da marca e da fidelidade que ela conquista de seus usuários.

Mídia e publicidade

A modelagem do mix de mercado pode determinar o impacto nas vendas gerado pela mídia individual, como televisão, revista e anúncios gráficos online. Em alguns casos, pode ser usado para determinar o impacto de campanhas publicitárias individuais ou mesmo execuções de anúncios sobre as vendas. Por exemplo, para a atividade de publicidade na TV, é possível examinar o desempenho de cada execução de anúncio no mercado em termos de seu impacto no volume de vendas. O MMM também pode fornecer informações sobre as correlações de TV em diferentes níveis de peso da mídia , medidos por pontos de classificação bruta (GRP) em relação à resposta do volume de vendas dentro de um período de tempo, seja uma semana ou um mês. Também é possível obter informações sobre o nível mínimo de GRPs (limite de limiar) em uma semana que precisa ser exibida para causar impacto e, inversamente, o nível de GRPs em que o impacto no volume maximiza (limite de saturação) e que a atividade posterior não tem retorno. Embora nem todos os MMMs sejam capazes de produzir respostas definitivas para todas as perguntas, algumas áreas adicionais nas quais alguns insights podem ser obtidos incluem: 1) a eficácia das execuções de 15 segundos em comparação com as execuções de 30 segundos; 2) comparações no desempenho de anúncios veiculados durante o horário nobre vis-à-vis os períodos do dia fora do horário nobre; 3) comparações entre o efeito direto e o efeito halo da atividade de TV em vários produtos ou submarcas. O papel da atividade de TV baseada em novos produtos e a atividade de TV baseada em ações no crescimento da marca também podem ser comparados. Os GRPs são convertidos em alcance (ou seja, os GRPs são divididos pela frequência média para obter a porcentagem de pessoas que realmente assistem ao anúncio). Esta é a melhor medida para modelar TV.

Promoções comerciais

A promoção comercial é uma atividade fundamental em todo plano de marketing. Tem como objetivo aumentar as vendas a curto prazo, empregando esquemas de promoção que efetivamente aumentem a consciência do cliente sobre a empresa e seus produtos. A resposta dos consumidores às promoções comerciais não é direta e é objeto de muito debate. Existem modelos não lineares para simular a resposta. Usando MMM, podemos entender o impacto da promoção comercial na geração de volumes incrementais. É possível obter uma estimativa do volume gerado por evento de promoção em cada um dos diferentes pontos de venda por região. Dessa forma, podemos identificar os canais de comércio mais e menos eficazes. Se informações detalhadas de gastos estiverem disponíveis, podemos comparar o retorno do investimento de várias atividades comerciais, como Preço baixo a cada dia, exibição fora da prateleira. Podemos usar essas informações para otimizar o plano de negociação, escolhendo os canais de negociação mais eficazes e visando a atividade de promoção mais eficaz.

Preços

Os aumentos de preços da marca impactam negativamente o volume de vendas. Esse efeito pode ser capturado modelando o preço em MMM. O modelo fornece a elasticidade de preço da marca que nos informa a variação percentual nas vendas para cada variação percentual no preço. Usando isso, o gerente de marketing pode avaliar o impacto de uma decisão de mudança de preço.

Distribuição

Para o elemento de distribuição, podemos saber como o volume se moverá mudando os esforços de distribuição ou, em outras palavras, por cada mudança percentual na largura ou na profundidade da distribuição. Isso pode ser identificado especificamente para cada canal e até mesmo para cada tipo de ponto de venda off-take. Em vista dessas percepções, os esforços de distribuição podem ser priorizados para cada canal ou tipo de loja para obter o máximo deles. Um estudo recente de uma marca de lavanderia mostrou que o volume incremental por meio de 1% a mais de presença em uma loja Kirana de bairro é 180% maior do que de 1% a mais em um supermercado. Com base no custo de tais esforços, os gerentes identificaram o canal certo para investir mais na distribuição.

Lançamentos

Quando um novo produto é lançado, a publicidade e as promoções associadas normalmente resultam em uma geração de volume maior do que o esperado. Este volume extra não pode ser completamente capturado no modelo usando as variáveis ​​existentes. Freqüentemente, são utilizadas variáveis ​​especiais para capturar esse efeito incremental de inicializações. A contribuição combinada dessas variáveis ​​e do esforço de marketing associado ao lançamento dará a contribuição total do lançamento. Diferentes lançamentos podem ser comparados calculando sua eficácia e ROI.

Concorrência

O impacto da competição nas vendas da marca é capturado criando as variáveis ​​de competição de acordo. As variáveis ​​são criadas a partir das atividades de marketing da concorrência, como publicidade na televisão, promoções comerciais, lançamento de produtos, etc. Os resultados do modelo podem ser usados ​​para identificar a maior ameaça às vendas de marca própria da concorrência. A elasticidade de preço cruzado e a elasticidade de promoção cruzada podem ser usadas para conceber uma resposta apropriada às táticas de competição. Uma campanha competitiva de sucesso pode ser analisada para aprender lições valiosas para a própria marca. Televisão e Radiodifusão: a aplicação do MMM também pode ser aplicada na mídia de radiodifusão. As emissoras podem querer saber o que determina se um determinado será patrocinado. Isso pode depender dos atributos do apresentador, do conteúdo e da hora em que o programa vai ao ar. estes, portanto, formarão as variáveis ​​independentes em nossa busca para projetar uma função de vendabilidade do programa. A salabilidade do programa é uma função dos atributos do apresentador, do conteúdo do programa e da hora em que o programa vai ao ar.

Estudos em MMM

Estudos típicos de MMM fornecem os seguintes insights

• Contribuição por atividade de marketing
• ROI por atividade de marketing
• Eficácia da atividade de marketing
• Distribuição ótima de gastos
• Aprendizagem sobre como executar cada atividade melhor, por exemplo, GRPs ideais por semana, distribuição ideal entre 15s e 30s, quais promoções executar, quais SKUS colocar em promoção, etc.

Adoção de MMM pela indústria

Nos últimos 20 anos, muitas grandes empresas, principalmente empresas de bens de consumo embalados, adotaram o MMM. Muitas empresas da Fortune 500, como P&G, AT&T, Kraft, Coca-Cola e Pepsi, tornaram o MMM uma parte integrante de seu planejamento de marketing. Isso também foi possível devido à disponibilidade de empresas especializadas que agora prestam serviços de MMM.

Os modelos de mix de marketing eram mais populares inicialmente na indústria de CPG e rapidamente se espalharam para as indústrias de varejo e farmacêutica devido à disponibilidade de dados sindicados nessas indústrias (principalmente da Nielsen Company e IRI e, em menor grau, do NPD Group e Bottom Line Analytics and Gain Teoria ). A disponibilidade de dados de série temporal é crucial para a modelagem robusta dos efeitos do mix de marketing e, com o gerenciamento sistemático de dados do cliente por meio de sistemas CRM em outros setores, como telecomunicações, serviços financeiros, automotivo e hospitalidade, ajudou a sua disseminação para esses setores. Além disso, a disponibilidade de dados competitivos e do setor por meio de fontes terceirizadas, como o Ultimate Consumer Panel (Financial Services) da Forrester Research , o Polk Insights (Automotive) e Smith Travel Research (Hospitality), aprimorou ainda mais a aplicação de modelagem de mix de marketing para esses setores . A aplicação de modelagem de mix de marketing para essas indústrias ainda está em um estágio inicial e muita padronização precisa ser realizada, especialmente nestas áreas:

• A interpretação de atividades promocionais em todos os setores, por exemplo, promoções em CPG não têm efeitos defasados, pois acontecem na loja, mas as promoções automotivas e de hospitalidade são geralmente implantadas pela Internet ou por meio de marketing de revenda e podem ter defasagens mais longas em seu impacto. As promoções do CPG geralmente são descontos absolutos no preço, enquanto as promoções automotivas podem ser reembolsos ou incentivos a empréstimos, e as promoções de serviços financeiros geralmente são descontos nas taxas de juros.
• O marketing da indústria de hospitalidade tem um padrão sazonal muito pesado e a maioria dos modelos de mix de marketing tendem a confundir a eficácia do marketing com a sazonalidade, superestimando ou subestimando o ROI de marketing. Modelos transversais de série temporal como 'Regressão combinada' precisam ser utilizados, o que aumenta o tamanho e a variação da amostra e, assim, faz uma separação robusta dos efeitos de marketing puros da sazonalidade.
• Os fabricantes automotivos gastam uma quantia substancial de seus orçamentos de marketing em propaganda de revendedores, que podem não ser mensuráveis ​​com precisão se não forem modelados no nível correto de agregação. Se modelados em nível nacional ou mesmo em nível de mercado ou DMA, esses efeitos podem ser perdidos no viés de agregação. Por outro lado, descer até o nível do revendedor pode superestimar a eficácia do marketing, pois ignoraria a troca do consumidor entre revendedores na mesma área. A abordagem correta, embora rigorosa, seria determinar quais revendedores combinar em grupos comuns 'adicionáveis' com base em 'áreas comerciais' sobrepostas determinadas pelos códigos postais dos consumidores e informações de cross-shopping. No mínimo, as 'áreas comuns do revendedor' podem ser determinadas agrupando os revendedores com base na distância geográfica entre os revendedores e na participação nas vendas do condado. Os modelos de mix de marketing construídos por meio do "pool" de vendas mensais para esses grupos de revendedores serão usados ​​de forma eficaz para medir o impacto da propaganda de revendedores de forma eficaz.

A proliferação da modelagem de marketing mix também foi acelerada devido ao foco da Sarbanes-Oxley Seção 404, que exigia controles internos para relatórios financeiros sobre despesas e despesas significativas. O marketing de bens de consumo pode ultrapassar um décimo da receita total e, até o advento dos modelos de mix de marketing, dependia de abordagens qualitativas ou “suaves” para avaliar esse gasto. A modelagem do mix de marketing apresentou uma abordagem rigorosa e consistente para avaliar os investimentos no mix de marketing, como a indústria de CPG já havia demonstrado. Um estudo da American Marketing Association apontou que a alta administração estava mais propensa a enfatizar a importância da responsabilidade de marketing do que a média gerência, sugerindo um impulso de cima para baixo em direção a uma maior responsabilidade.

Limitações

Embora os modelos de mix de marketing forneçam muitas informações úteis, existem duas áreas principais nas quais esses modelos têm limitações que devem ser levadas em consideração por todos aqueles que usam esses modelos para fins de tomada de decisão. Essas limitações, discutidas mais detalhadamente abaixo, incluem:

1) o foco nas vendas de curto prazo pode subestimar significativamente a importância das atividades de construção de capital de longo prazo; e

2) quando usados ​​para otimização de mix de mídia, esses modelos têm uma tendência clara a favor de mídia específica para o tempo (como comerciais de TV) versus mídia menos específica para o tempo (como anúncios que aparecem em revistas mensais); preconceitos também podem ocorrer ao comparar a mídia de base ampla com a mídia de segmentação regional ou demográfica.

Em relação ao preconceito contra as atividades de construção de capital, os orçamentos de marketing otimizados usando modelos de mix de marketing podem tender muito para a eficiência porque os modelos de mix de marketing medem apenas os efeitos de curto prazo do marketing. Os efeitos de marketing de longo prazo se refletem no valor da marca. O impacto dos gastos com marketing no [valor da marca] geralmente não é capturado por modelos de mix de marketing. Uma razão é que a maior duração que o marketing leva para impactar a percepção da marca se estende além do impacto simultâneo ou, na melhor das hipóteses, semanas antes do impacto do marketing nas vendas que esses modelos medem. A outra razão é que a flutuação temporária nas vendas devido às condições econômicas e sociais não significa necessariamente que o marketing tenha sido ineficaz na construção do valor da marca. Ao contrário, é muito possível que, no curto prazo, as vendas e a participação de mercado possam se deteriorar, mas o valor da marca pode, na verdade, ser maior. Esse patrimônio mais alto deve, a longo prazo, ajudar a marca a recuperar vendas e participação de mercado.

Como os modelos de mix de marketing sugerem que uma tática de marketing tem um impacto positivo nas vendas, não significa necessariamente que ela tenha um impacto positivo no valor da marca de longo prazo. Diferentes medidas de marketing impactam as vendas da marca de curto e longo prazo de maneira diferente, e ajustar o portfólio de marketing para maximizar o curto ou longo prazo será abaixo do ideal. Por exemplo, o efeito positivo de curto prazo das promoções na utilidade dos consumidores induz os consumidores a mudar para a marca promovida, mas o impacto adverso das promoções no valor da marca é transmitido de período a período. Portanto, o efeito líquido das promoções na participação de mercado e na lucratividade de uma marca pode ser negativo devido ao seu impacto adverso na marca. Determinar o ROI de marketing com base apenas em modelos de mix de marketing pode levar a resultados enganosos. Isso ocorre porque o mix de marketing tenta otimizar o mix de marketing para aumentar a contribuição incremental, mas o mix de marketing também impulsiona o valor da marca, o que não é parte da parte incremental medida pelo modelo de mix de marketing - é parte da linha de base. O verdadeiro ' Retorno sobre o Investimento em Marketing ' é a soma do ROI de curto e longo prazo. O fato de que a maioria das empresas usa modelos de mix de marketing apenas para medir o ROI de curto prazo pode ser inferido de um artigo de Booz Allen Hamilton , que sugere que há uma mudança significativa da mídia tradicional para gastos "abaixo da linha" , impulsionado pelo fato de que os gastos promocionais são mais fáceis de medir. Mas estudos acadêmicos mostraram que as atividades promocionais são, na verdade, prejudiciais ao ROI de marketing de longo prazo (Ataman et al., 2006). Modelos de mix de marketing de curto prazo podem ser combinados com modelos de brand-equity usando dados de rastreamento de marca para medir o 'ROI da marca', tanto no curto quanto no longo prazo. Finalmente, o processo de modelagem em si não deve ser mais caro do que o ganho de lucratividade resultante; ou seja, deve ter um retorno sobre o esforço de modelagem (ROME) positivo .

A segunda limitação dos modelos de mix de marketing entra em cena quando os anunciantes tentam usar esses modelos para determinar a melhor alocação de mídia em diferentes tipos de mídia. O uso tradicional de MMMs para comparar o dinheiro gasto na TV e o dinheiro gasto em cupons era relativamente válido, pois tanto os comerciais de TV quanto o aparecimento de cupons (por exemplo, em um FSI publicado em um jornal) eram bastante específicos ao tempo. No entanto, como o uso desses modelos foi expandido para comparações em uma ampla gama de tipos de mídia, extrema cautela deve ser usada.

Mesmo com a mídia tradicional, como publicidade em revistas, o uso de MMMs para comparar os resultados entre as mídias pode ser problemático; enquanto os modeladores sobrepõem modelos das curvas de visualização 'típicas' de revistas mensais, estas carecem de precisão e, portanto, introduzem variabilidade adicional na equação. Assim, as comparações da eficácia de veicular um comercial de TV versus a eficácia de veicular um anúncio de revista seriam tendenciosas a favor da TV, com sua maior precisão de medição. À medida que novas formas de mídia proliferam, essas limitações tornam-se ainda mais importantes para considerar se os MMMs devem ser usados ​​nas tentativas de quantificar sua eficácia. Por exemplo, marketing de patrocínio, marketing de afinidade esportiva, marketing viral, marketing de blog e marketing móvel variam em termos de especificidade de tempo de exposição.

Além disso, a maioria das abordagens aos modelos de mix de marketing tenta incluir todas as atividades de marketing agregadas em nível nacional ou regional, mas na medida em que várias táticas são direcionadas a diferentes grupos demográficos de consumidores, seu impacto pode ser perdido. Por exemplo, o patrocínio da NASCAR pela Mountain Dew pode ser direcionado aos fãs da NASCAR, que podem incluir várias faixas etárias, mas a publicidade da Mountain Dew em blogs de jogos pode ser direcionada à população da Geração Y. Ambas as táticas podem ser altamente eficazes dentro dos grupos demográficos correspondentes, mas, quando incluídas em conjunto em um modelo de mix de marketing nacional ou regional, podem ser ineficazes.

O enviesamento de agregação, junto com questões relacionadas a variações nas naturezas específicas de tempo de diferentes mídias, apresenta sérios problemas quando esses modelos são usados ​​de maneiras além daquelas para as quais foram originalmente projetados. À medida que a mídia se torna ainda mais fragmentada, é essencial que essas questões sejam levadas em consideração se os modelos de mix de marketing forem usados ​​para julgar a eficácia relativa de diferentes mídias e táticas.

Os modelos de mix de marketing usam desempenho histórico para avaliar o desempenho de marketing e, portanto, não são uma ferramenta eficaz para gerenciar investimentos de marketing para novos produtos. Isso ocorre porque o histórico relativamente curto de novos produtos torna os resultados do mix de marketing instáveis. Além disso, a relação entre marketing e vendas pode ser radicalmente diferente nos períodos de lançamento e estáveis. Por exemplo, o desempenho inicial da Coca Zero foi muito ruim e mostrou baixa elasticidade publicitária. Apesar disso, a Coca aumentou seus gastos com mídia, com uma estratégia aprimorada e melhorou radicalmente seu desempenho, resultando em uma eficácia publicitária provavelmente várias vezes superior à do período de lançamento. Um modelo de mix de marketing típico teria recomendado cortar gastos com mídia e, em vez disso, recorrer a descontos de preços pesados.

Veja também

• Estratégia de marketing
• Gestão de Marketing
• Plano de marketing
• Gestão Estratégica
• Planejamento estratégico
• Eficácia de marketing
• Retorno sobre o investimento em marketing
• ROI de marketing
• Marketing de compras
• Cadeia de demanda

Referências

links externos

• Berk Ataman, Harald J. van Heerde, Carl F. Mela, (2006) 'The Long-term Effect of Marketing Strategy on Brand Performance', Journal of Marketing Research.