Analytics · Prescriptive

Campaign Modeling

Simulate scenari di messaggio, canale e spesa prima di impegnare il budget, così ogni euro di campagna si sposta verso i pubblici e i touchpoint con il ritorno previsto più alto.

Pensato per MarketingCrescitaPianificazione mediaCustomer Experience
Channel ROI Google Ads search 350% Email marketing 290% Social advertising 180% Display advertising 140%

Cosa fa

Migliorate l'efficacia delle campagne con un design data-driven.

Targeting per segmento di pubblico

Modelliamo i segmenti di clienti per comportamento, tasso di conversione e valore nel tempo, così la spesa raggiunge i journey più propensi a rispondere e a restare.

Modellazione del mix di canali

Simuliamo la performance su email, search, social e display per raccomandare il mix media che aumenta le conversioni senza sprecare budget.

Previsione dei risultati

Proiettiamo impression, conversioni, CPA e ROI per ogni scenario con un punteggio di confidenza, così i team danno priorità alle campagne più propense a vincere.

Scenari di allocazione della spesa

Testiamo livelli di investimento tra i canali per trovare l'allocazione che massimizza il ritorno entro il budget esistente.

Come funziona

Un percorso chiaro dall'inizio al risultato

01

Allinearsi sugli obiettivi

Concordate i risultati che contano, dall'incremento delle conversioni alla riduzione del CPA e alla retention, e definite ambito e canali.

02

Raccogliere i dati

Estraete risultati storici delle campagne, segmenti CRM, metriche di engagement e spesa media, così i modelli riflettono come si comportano davvero i vostri clienti.

03

Costruire i modelli

Modellate la performance di messaggio, pubblico e canale per prevedere come ogni combinazione influenza engagement e conversione.

04

Simulare gli scenari

Eseguite scenari di spesa e messaggistica per far emergere targeting, mix di canali e spostamenti di budget a maggior impatto prima del lancio.

05

Consegnare la strategia

Consegnate raccomandazioni di budget, confronti di scenario e dashboard con titolarità chiara, così i team eseguono e misurano l'incremento.

Alimentato dall'Hub

Tienilo sempre attivo, su web e mobile

  • Dataset unificato di performance campagne e clienti
  • Analisi delle performance cross-canale
  • Test di scenario su strategie di spesa e targeting
  • Modellazione della risposta a livello di segmento
  • Tracciamento e ottimizzazione continui delle performance
hub.intellimark.net/campaign-modeling
Campaign Modeling in the Intellimark Hub
Campaign Modeling on mobile

Cosa ottieni

Risultati concreti su cui agire

Channel ROI Google Ads search 350% Email marketing 290% Social advertising 180% Display advertising 140%

Classifica delle performance per canale

Ogni canale media classificato per ROI modellato, così vedete dove il budget rende.

Avg predicted ROI
270%
Across all active predictions
Avg confidence
84%
Model confidence in the forecast
ROI BY CHANNEL Email 320% Paid social 240% Search 180%

Sintesi delle previsioni

I KPI di previsione: ROI medio previsto abbinato alla confidenza del modello sulle campagne attive.

Segment Score Enterprise buyers 93 High-value pros 88 Small business 76 Digital natives 71

Priorità dei segmenti di pubblico

Ogni segmento valutato per forza di conversione e valore nel tempo per guidare il targeting.

Driver distribution Google Ads search 38% Email marketing 31% Social advertising 19% Display advertising 12%

Mix di budget raccomandato

Come il budget ottimizzato si distribuisce tra i canali, pesato verso quelli a maggior ritorno.

Metodologia

Ottimizzare una campagna dopo che è finita è troppo tardi

I post-mortem vi dicono cosa ha fatto una campagna, non cosa fare la prossima volta. Modelliamo targeting, messaggistica e spesa prima del lancio e prevediamo il risultato, così impegnate il budget con le evidenze.

Reportistica post-campagna

  • Si impara solo dopo che il budget è speso
  • Targeting su ipotesi generiche di pubblico
  • Messaggistica testata dal vivo, su denaro reale
  • Nessuna previsione di risultato o ROI

Intellimark Campaign Modeling

  • Modella come un budget pianificato performa sui vostri canali e segmenti
  • Mostra quali combinazioni di canale, segmento e messaggio hanno performato meglio
  • Prevede risultati e ROI delle campagne
  • Rialloca il budget verso ciò che il modello premia

Verificato rispetto a prassi consolidate e ricerca: Skai, pre-campaign analysis · Happydemics, predictive media planning · McKinsey, reallocating marketing budgets to drive growth

La realtà del mercato

Perché conta adesso

$2 trillion

di fatturato si sposterà verso le aziende che padroneggeranno la personalizzazione nei prossimi cinque anni

Boston Consulting Group

73%

dei brand afferma che l'IA cambierà radicalmente la personalizzazione e la strategia di marketing

Twilio Segment

Domande
frequenti

Che cos'è il campaign modeling? +

Simula scenari di messaggio, canale e spesa così potete allocare il budget alle opzioni a maggior impatto prima di impegnarvi.

Come si testano gli scenari? +

Modelliamo la performance su segmenti e canali, poi eseguiamo analisi di scenario per diversi livelli di spesa e messaggistica, così date priorità prima del lancio.

Chi lo usa? +

Leader di marketing e crescita che devono ottimizzare mix e spesa delle campagne. I casi d'uso tipici includono pianificazione, test dei messaggi e allocazione dei canali.

Come migliora il ROI? +

Simulando i risultati prima di investire, spostate il budget verso i pubblici e i touchpoint a maggior impatto, guidati da previsione e allocazione della spesa.

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