Towards data-driven marketing organization

Abstract

Tämä tutkimus syventyy haasteisiin ja ratkaisuihin, jotka liittyvät markkinointimix mallinnuksen (MMM) käyttöönottoon organisaatioissa, erityisesti rajoittavien yksityisyydensuojalakien aikana, jotka vaikuttavat nykyisiin markkinoinnin tehokkuuden mittausmenetelmiin. Kattavan monimenetelmällisen lähestymistavan avulla tutkimus tarjoaa syvällisen tarkastelun haasteista, joita kohdattiin aikaisemmassa MMM:n käyttöönotto yrittämisessä yksityisessä suomalaisessa terveydenhuoltoyrityksessä. Tämä lähestymistapa mahdollisti näkemysten keräämisen ennen mallinnusta ja näiden näkemysten soveltamisen MMM:ssa ja mallinnuksen tulosten käsittelyn seurantahaastatteluissa. Tutkimus paljastaa muutamia kriittisiä organisaation haasteita, kuten vahvan projektisitoutumisen tarpeen, riittävän resurssien allokoinnin ja selkeiden tavoitteiden asettamisen. Lisäksi tutkimuksessa löytyi teknisiä haasteita, jotka sisältävät mallinnukseen käytettävän datan määrän ja laadun. Löydökset, jotka on johdettu tästä menetelmällisestä lähestymistavasta, tarjoavat käytännöllisiä suosituksia MMM:n tehokkaaseen integrointiin organisaation päätöksentekoprosesseihin. Nämä suositukset käsittelevät sekä ihmisiä että teknisiä ulottuvuuksia, varmistaen kattavan strategian monimutkaisten analyysityökalujen käyttöönotolle. Tutkimus tekee teoreettisia kontribuutioita korostamalla organisaation ominaisuuksien, kuten taitavien henkilöiden, datavetoisen kulttuurin ja hyvin määriteltyjen prosessien tärkeyttä edistyneiden analyyttisten menetelmien, kuten MMM:n, onnistuneessa integroinnissa. Se tarjoaa myös empiiristä validointia MMM:n tehokkuudesta todellisissa markkinointiskenaarioissa. Teoreettisen ja käytännöllisen maailman välisen kuilun ylittävänä, tutkimus laajentaa ymmärrystä MMM:n potentiaalista markkinointidatan analysoinnissa ja tarjoaa arvokkaita näkemyksiä sekä akateemisille tutkijoille että käytännön ammattilaisille. Tämä tutkimus esittää empiirisiä todisteita MMM:n käytännön toteuttamisesta, antaen tuloksia sekä akateemiseen tutkimukseen että käytännön sovelluksiin.

This study delves into the challenges and solutions associated with implementing marketing-mix modeling (MMM) within organizations, especially under the complexities of restrictive privacy laws affecting current marketing effectiveness measurement approaches. Using a comprehensive mixed-method approach encompassing an interview-modeling-interview sequence, the research examines the challenges encountered in a prior MMM implementation attempt by a private Finnish healthcare company. This approach allowed for the extraction of valuable insights through initial interviews, the application of these insights within a practical MMM framework, and the subsequent validation of findings through follow-up interviews. The study uncovers critical organizational challenges, such as the need for strong project commitment, adequate resource allocation, and clear goal setting, alongside technical challenges, including data availability and quality. The findings from this methodological approach offer pragmatic recommendations for effectively integrating MMM into organizational decision-making processes. These recommendations address human and technical dimensions, ensuring a comprehensive strategy for implementing complex analytical tools. This study makes theoretical contributions by emphasizing the importance of organizational qualities, such as skilled personnel, data-driven culture, and well-defined processes, for successfully adopting advanced analytical methods like MMM. It also provides empirical validation of MMM's effectiveness in real-world marketing scenarios. By bridging the theoretical and practical realms, the research enhances understanding of MMM's potential in marketing data analysis and offers valuable insights for academia and practitioners. Filling a notable gap in academic literature, this research presents empirical evidence on the practical implementation of MMM, contributing substantially to academic research and practical applications in data analytics and marketing.