Marketing Mix Modeling (MMM): come allocare il budget tra canali in modo scientifico
Stai investendo 50.000 € o più al mese in marketing tra Google Ads, Meta, email, influencer, SEO e canali offline come TV, affissioni o stampa.
La domanda è semplice e scomoda: questa allocazione è davvero ottimale o stai ripetendo lo schema dell’anno scorso con qualche aggiustamento “a sensazione”?
In sintesi
Il Marketing Mix Modeling (MMM) è un modello statistico che mette in relazione la spesa sui diversi canali, online e offline, con i risultati di business: vendite, lead, revenue e margini. Diventa davvero utile quando il budget marketing supera i 50.000 € al mese, l’azienda presidia più canali (digital e tradizionali) e dispone almeno di un anno di storico dati. Non sostituisce i modelli di attribuzione digitale, ma li completa, perché consente di includere nel quadro anche TV, connected TV, affissioni, stampa, radio, PR, eventi e attività in-store. Grazie a strumenti come Robyn e Meridian è possibile costruire modelli robusti, simulare scenari di budget multi-canale e capire non tanto “qual è il canale migliore”, quanto come ridistribuire il budget in base al ROI marginale per proteggere l’investimento e migliorare i risultati complessivi.
Il problema dell’allocazione budget che tutti hanno
Il problema non è teorico: ogni mese decine di migliaia di euro vengono distribuiti tra canali digitali e offline. Spesso, però, il criterio è poco strutturato.
Nella pratica, il budget marketing viene definito partendo dallo storico, ritoccando a sensazione i canali che sembrano performare meglio e tenendo conto di spinte interne, come le preferenze del CEO o del country manager.
Il risultato è un mix guidato da inerzia, percezioni e politica interna più che da un’analisi quantitativa.
In diversi studi di settore emerge che una quota importante del budget marketing viene sprecata per allocazioni inefficienti: si investe troppo in canali oltre il punto di saturazione e troppo poco in canali sottovalutati, inclusi i media offline.
Con budget annui da 500.000 € in su, questo significa centinaia di migliaia di euro potenzialmente mal distribuiti.
Il Marketing Mix Modeling nasce per rispondere a domande molto concrete: dove stiamo sovrainvestendo, dove stiamo sottoinvestendo e qual’è il mix ottimale tra canali digitali e offline per massimizzare il ritorno nel medio periodo.
Che cos’è il Marketing Mix Modeling (versione pragmatica)
Il Marketing Mix Modeling (MMM), o media mix modeling, è un modello statistico che collega in modo esplicito la spesa di marketing per canale con i risultati di business. La domanda a cui prova a rispondere è semplice:
Se aumento di 1 € l’investimento nel canale X, quanto aumentano vendite, lead qualificati o margine nel mio business?
Per rispondere, il MMM analizza dati storici di spesa e performance su un orizzonte tipicamente compreso tra 12 e 24 mesi.
Tiene conto non solo dei canali digitali, ma anche di TV, connected TV, radio, affissioni, stampa, cataloghi, volantini, fiere e attività in-store.
In parallelo integra variabili di contesto come stagionalità, promozioni, cambi di prezzo, azioni dei competitor, fattori macroeconomici.
A differenza di altri approcci, MMM lavora su dati aggregati e non traccia i singoli utenti. Osserva il sistema nel suo complesso: quanto abbiamo speso per canale in un certo periodo, che risultati abbiamo generato e come si sono mossi i driver esterni.
Come funziona in pratica.
Per ogni settimana o giorno raccogli quattro famiglie di informazioni: quanto hai investito nei diversi canali digitali, quanto hai investito in TV, CTV, stampa, radio, affissioni ed eventi, quali risultati hai generato in termini di vendite,
lead, revenue e margini e quali variabili esterne hanno influito (stagionalità, promo, competitor, disponibilità di prodotto).
Un modello MMM analizza migliaia di questi punti nel tempo e stima l’effetto incrementale dei singoli canali, digitali e offline.
È così che emergono insight come:
- ogni 10.000 € aggiuntivi su Google Search producono un certo numero di vendite in più.
- ogni flight TV da 50.000 € genera un incremento nelle ricerche di brand e negli ordini complessivi nelle settimane successive.
- una campagna di affissioni in una specifica area aumenta la risposta alle campagne local su Google e Meta nella stessa zona.
In più il MMM esplicita concetti spesso intuiti ma raramente misurati:
- le curve di saturazione che mostrano dove il canale rende sempre meno all’aumentare del budget,
- gli effetti di carryover delle campagne che continuano a produrre risultati nel tempo e le
- sinergie tra canali, ad esempio tra TV e ricerche branded o tra affissioni e performance digital.
MMM non sostituisce l’attribuzione ma la completa
Una domanda ricorrente è se il Marketing Mix Modeling non faccia, in pratica, lo stesso lavoro dei modelli di attribuzione multi-touch presenti in Google Analytics o in altre piattaforme.
L’attribuzione digitale lavora a livello di singolo utente o sessione, ricostruendo il percorso tra impression, clic e conversione. È molto utile per ottimizzare keyword, creatività, segmenti di audience e automazioni media. Ha però un limite strutturale: misura solo ciò che è tracciabile, quindi fatica a includere TV, CTV, radio, stampa, affissioni,
PR, eventi e tutte le attività che non producono click diretti.
Il Marketing Mix Modeling, al contrario, lavora a livello aggregato. Non segue le persone ma le serie storiche di spesa e risultati. Mette in relazione l’andamento dei budget, digitali e offline, con vendite, lead e margini, controllando per i driver esterni. Non usa cookie né identificatori individuali e per sua natura è privacy-safe.
L’assetto ideale non è scegliere tra MMM e attribuzione, ma integrarli.
L’attribuzione guida le ottimizzazioni operative giorno per giorno, mentre il MMM supporta le decisioni strategiche di allocazione del budget su base mensile o trimestrale, includendo anche TV, CTV, affissioni, stampa e altri media offline.
Come impostare un progetto di Marketing Mix Modeling
In HT&T Consulting affrontiamo il MMM come un progetto di marketing analytics che tocca dati, tecnologia e strategia.
Non è un esercizio accademico, ma uno strumento per decidere come distribuire budget importanti tra canali digitali e offline.
1. Dati puliti, comparabili, centralizzati
Senza dati solidi il modello è debole, indipendentemente dalla tecnologia scelta.
Servono almeno 12 mesi, meglio 24, di storico con:
-
spesa per canale (inclusi costi media, produzione creatività, fee agenzia, dove ha senso);
-
metriche di business: vendite, lead qualificati, revenue, margini (non solo CTR, CPC, impression);
-
variabili di contesto: stagionalità, promo, lanci, cambi di listino, stock-out, attività competitor, eventi macro.
Nella realtà, molti progetti MMM si inceppano qui: dati sparsi in mille posti diversi, definizioni diverse di conversione tra piattaforme, report manuali in Excel, offline scollegato dal digitale. Spesso il primo passo concreto è costruire o consolidare un data warehouse (ad esempio con BigQuery) e integrare strumenti di data integration (ad esempio Supermetrics) , così da avere un’unica vista coerente.
2. Costruire il modello: Robyn o Meridian
Oggi non è necessario partire da zero. Esistono framework aperti e strumenti pensati proprio per il Marketing Mix Modeling.
Tra i principali:
Robyn, sviluppato da Meta, è un pacchetto MMM open source che utilizza tecniche di machine learning per stimare l’efficienza dei canali media, le curve di saturazione e gli effetti di carryover. È pensato per chi vuole modelli avanzati con un buon livello di automazione e ha competenze in R e data science.
LightweightMMM, di Google, è una libreria bayesiana in Python per costruire modelli di marketing mix leggeri ma robusti, con particolare attenzione alla velocità di calcolo e alle capacità di simulare scenari di allocazione budget. Ancora in uso ma superato da Meridian.
Meridian, di Google, rappresenta l’evoluzione più recente. È un framework MMM basato su inferenza causale bayesiana, pensato per gestire dati a livello geo e scenari complessi multi-canale, inclusi TV, CTV e altri media offline. Il suo punto di forza è la capacità di aggiornare i modelli con dati nuovi e supportare simulazioni avanzate di pianificazione media.
Accanto a queste soluzioni open source esistono piattaforme SaaS specializzate, con interfacce no-code e supporto consulenziale, che possono essere adatte a chi preferisce esternalizzare la parte tecnica. La scelta dipende dal mix di canali, dal numero di mercati, dalle competenze interne e dal livello di autonomia che l’azienda vuole mantenere. Ma Robyn e Meridian sono entrambi Open Source e adottarli significa avere il controllo e acquisire la conoscenza insieme all’agenzia che vi accompagnerà.
3. Interpretare gli output e trasformarli in decisioni di budget
Un buon modello di Marketing Mix Modeling restituisce una metrica centrale: il ROI marginale di ogni canale.
Non la media storica, ma il ritorno sull’ultimo euro investito. È questa la metrica che permette di decidere in modo rigoroso dove ha senso tagliare budget e dove conviene aumentarlo, considerando tanto i canali digitali quanto quelli offline.
In pratica, se il modello mostra che l’ultimo euro speso in TV rende meno dell’ultimo euro speso in Meta o in email marketing, il passo successivo è simulare scenari di riduzione del budget TV e aumento sui canali più efficienti.
Allo stesso modo, se parte della spesa su search è chiaramente oltre il punto di saturazione, ha senso valutare un ridimensionamento a favore di canali con ROI marginale più alto.
La lettura del modello deve essere sempre collegata alla realtà del business: obiettivi di crescita, stagionalità, priorità di brand, vincoli di canale e contratti media. MMM non fornisce verità assolute, ma una base quantitativa forte su cui costruire scenari e decisioni condivise tra marketing, finance e direzione.
Dal modello al piano media, come riallocare il budget
Una volta che il modello MMM ha stimato il ROI marginale dei canali, l’idea di fondo è semplice: spostare budget dai canali con ROI marginale più basso verso quelli con ROI marginale più alto, finché le curve di rendimento non tendono ad allinearsi.
Questo principio vale sia per le campagne digitali (search, shopping, social, display, video) sia per i canali offline (TV, CTV, radio, affissioni, stampa, eventi). In molti casi, ad esempio, una parte della spesa TV o display è oltre il punto di saturazione, mentre email marketing, CRM, influencer o video upper funnel hanno spazio per crescere mantenendo ottimi ritorni.
Dal punto di vista operativo, la riallocazione si traduce in poche decisioni chiare: ridimensionare i canali in sovrainvestimento, liberare budget, concentrare le risorse sui canali sottovalutati, testare nuove combinazioni tra on e offline.
Tutto questo con la possibilità di misurare l’impatto delle scelte al ciclo successivo di aggiornamento del modello.
Performance vs brand: includere anche l’offline
Il MMM misura soprattutto effetti osservabili nel periodo analizzato, ma non tutti i canali lavorano sullo stesso orizzonte temporale.
I canali di performance, search, shopping, campagne direct response su Meta, retargeting, generano effetti rapidi e misurabili sulle vendite di breve periodo.
I canali di brand (TV, connected TV, video upper funnel, contenuti editoriali, PR, sponsorship, affissioni, stampa di settore) hanno orizzonti più lunghi. Costruiscono consapevolezza, posizionamento e fiducia, aumentando nel tempo l’efficacia dei canali di performance, sia online sia offline.
Un modello MMM ben costruito può stimare il contributo dei canali di brand sulle vendite e sulle ricerche di marca, ma la loro valutazione va sempre inserita in una logica strategica. Con budget mensili sopra i 50.000 €, una ripartizione che vediamo funzionare e che viene indicata nella bibliografia, è un equilibrio tra un 60–70% di investimenti orientati alla performance e un 30–40% dedicato a costruire e alimentare il brand. I pesi reali, però, dipendono da settore, fase di vita del brand, obiettivi di quota di mercato e orizzonte temporale.
Paid, owned, earned: includere tutti i touchpoint
Il vero potenziale del Marketing Mix Modeling emerge quando nel modello entrano tutti i touchpoint rilevanti, non solo i canali paid digital.
Paid: Google, Meta, display, sponsorizzazioni
Owned: email list, blog, social organico, app
Earned: PR, recensioni, passaparola, copertura media
Esempio: un nostro cliente nel settore della nautica ha scoperto che un articolo su una rivista specializzata (earned media) ha aumentato del 20% l’efficacia delle campagne Google Ads per 6 settimane. Perché? Brand awareness e trust.
Per questo, in un modello MMM maturo ha senso includere: canali paid digital, canali paid offline, asset owned (sito, app, blog, newsletter, canali social organici) e leve earned come PR, recensioni, passaparola, copertura media. L’obiettivo non è decretare chi vince, ma capire come l’ecosistema nel suo complesso genera risultati nel tempo.
Caso reale: da tutto su Google a mix profittevole
Immaginiamo un e-commerce italiano nel settore home decor, circa 3 milioni di euro di fatturato e un budget marketing di circa 60.000 €/mese distribuito tra search, social, email, influencer e alcune iniziative offline su magazine di settore.
Prima di introdurre il MMM, la maggior parte del budget era concentrata su Google Shopping e Search, con ROI in calo per saturazione.
Meta veniva utilizzato in modo discontinuo, gli influencer erano stati quasi abbandonati perché considerati non tracciabili e l’email marketing era visto come una leva di mantenimento. Le uscite offline su carta non venivano collegate in modo sistematico alle performance digitali.
Dopo alcuni mesi di lavoro sul modello MMM, sono emersi alcuni insight chiave:
- una parte della spesa su Google era chiaramente oltre il punto di saturazione;
- Meta poteva scalare mantenendo un ROI marginale interessante; i micro-influencer generavano un lift sulle ricerche di bran e sulle conversioni complessive; l’email, con una migliore segmentazione, poteva crescere molto di più;
- le uscite su magazine di settore avevano un impatto positivo misurabile sulle campagne digital nelle settimane successive.
La nuova allocazione, sempre intorno ai 60.000 €/mese, ha ridimensionato leggermente Google, aumentato gli investimenti su Meta, influencer e email e reso più mirate le attività offline. Nel giro di sei-nove mesi il ROI complessivo è salito in modo significativo, con una crescita importante delle revenue a parità di investimento e una minore dipendenza da un singolo canale.
Quando ha senso investire in Marketing Mix Modeling
Il MMM non è uno strumento universale e non serve in ogni fase di crescita.
Tende a generare il massimo valore quando il budget marketing supera i 50.000 €/mese, i canali attivi sono almeno quattro o cinque,
comprendendo sia digital che offline, e l’azienda dispone di uno storico dati di almeno 12 mesi con spese e risultati rilevati in modo coerente.
Ha senso soprattutto quando si vuole passare da una logica di ottimizzazione tattica di singole campagne a una logica di pianificazione strategica del budget, in cui si ragiona su trimestri e anni, non solo su singole iniziative.
In questi contesti, un progetto MMM ben impostato può ripagarsi rapidamente, liberando budget sprecato e riallocandolo su canali più profittevoli.
Da dove iniziare, in modo realistico
Non è necessario partire con un progetto “enterprise” per vedere valore dal Marketing Mix Modeling.
È possibile approcciarlo per gradi, soprattutto quando si gestiscono budget importanti e si vuole aumentare il livello di controllo.
Un percorso tipico parte da una mappatura dei canali online e offline con spesa e risultati degli ultimi 6–12 mesi, passa dalla definizione di un set di KPI coerente e dalla centralizzazione dei dati in un unico ambiente e arriva alla costruzione di un primo modello MMM, anche semplificato, con strumenti come LightweightMMM o Meridian.
Da lì, il modello viene aggiornato periodicamente, testando riallocazioni di budget e misurando l’impatto delle decisioni.
L’importante è considerare il MMM non come un report una tantum, ma come un processo continuo che alimenta il ciclo di pianificazione, esecuzione e apprendimento.
MMM, Meridian, AI predittiva e LLM
La direzione è chiara: integrare MMM, strumenti come Meridian, AI predittiva e modelli di linguaggio
per passare da analisi a consuntivo a simulazioni e raccomandazioni quasi in tempo reale.
In uno stack evoluto, il modello MMM viene aggiornato regolarmente con dati nuovi, simula scenari di budget per canale, mercato e periodo, quantifica l’incertezza con approcci bayesiani e propone riallocazioni insieme a una stima dell’impatto atteso. Le raccomandazioni possono poi essere collegate alle piattaforme media, dalle property Google fino a TV e CTV, per ridurre il tempo tra analisi e azione.
I Large Language Model (LLM) diventano lo strato conversazionale sopra questo motore: permettono a C-level e marketer di interrogare il modello in linguaggio naturale, chiedendo ad esempio cosa succede se si sposta il 15% del budget TV su YouTube nel Q3 in un determinato Paese, e di tradurre output complessi in decisioni operative comprensibili e difendibili in board.
In HT&T Consulting lavoriamo proprio su questa convergenza: usare MMM e framework come Meridian come motore quantitativo e l’AI come interfaccia per rendere accessibili gli insight anche a chi non è data scientist con strumenti come gemini-cli o claude desktop.
Conclusione: dal “secondo me” al “secondo il modello”
Il Marketing Mix Modeling non sostituisce l’intuizione del marketer, ma la affianca con una base quantitativa forte, soprattutto quando sono in gioco budget mensili importanti su un mix di canali digitali e offline.
La differenza, davanti al CFO, è evidente: non si difende una sensazione, ma si discutono scenari basati su dati, modelli espliciti e risultati misurati. Il primo passo non è scegliere una piattaforma, ma mettere ordine nei dati e chiarire quali domande di business devono trovare risposta.
Da lì, il MMM diventa uno strumento concreto per proteggere il budget, investire nei canali giusti, compresi TV, CTV e affissioni, e costruire una crescita meno dipendente da singoli canali o “eroi” di performance.
HT&T Consulting, Premier Partner Google, Google Marketing Platform Certified, Meta Business Partner e Supermetrics Partner, utilizza framework avanzati come Google Meridian per il Marketing Mix Modeling e affianca le aziende a prendere decisioni di budget basate su analisi quantitative solide: se vuoi capire come applicarlo al tuo caso, chiamaci.
FAQ: Marketing Mix Modeling (MMM)
Che cos’è il Marketing Mix Modeling in parole semplici?
Il Marketing Mix Modeling è un modello statistico che collega la spesa di marketing per canale ai risultati
di business come vendite, lead, revenue o margini. Usa dati storici aggregati per stimare quanto ogni canale,
online e offline, contribuisce al risultato finale e quanto rende l’ultimo euro investito in ciascun canale.
In cosa il MMM è diverso dall’attribuzione multi-touch digitale?
L’attribuzione digitale lavora a livello di singolo utente e ricostruisce i percorsi tra impression, clic e conversione,
ma vede solo ciò che è tracciabile. Il MMM lavora su dati aggregati e include nel modello anche TV, CTV, radio,
affissioni, stampa, eventi e in-store, oltre ai canali digitali. Non usa cookie e per natura è privacy-safe.
I due approcci sono complementari: l’attribuzione guida l’ottimizzazione operativa, il MMM la pianificazione del budget.
Quando ha senso investire in un progetto di Marketing Mix Modeling?
MMM ha senso soprattutto quando il budget marketing supera i 50.000 €/mese, sono attivi almeno quattro o cinque canali
tra digital e offline e l’azienda dispone di uno storico di spesa e risultati di almeno 12 mesi.
In queste condizioni il modello ha abbastanza dati per produrre insight affidabili e il potenziale di ottimizzazione
è sufficiente a ripagare rapidamente l’investimento.
Quali canali può misurare un modello MMM?
Un modello MMM può includere praticamente tutti i canali che assorbono budget marketing:
search, shopping, display, social, email, influencer, SEO, marketplace, TV, connected TV,
radio, affissioni, stampa, fiere, eventi, promozioni in-store. La condizione è avere serie storiche
di spesa e risultati sufficientemente consistenti per ciascuno di questi canali.
Che tipo di dati servono per iniziare un progetto MMM?
Servono dati di spesa per canale, dati di performance di business (vendite, lead, revenue, margini),
variabili di contesto (stagionalità, promo, lanci, cambi prezzo, stock-out, azioni dei competitor)
e, se possibile, informazioni geografiche o per linea di prodotto. Tutto questo idealmente su un periodo di 12–24 mesi,
con definizioni coerenti e dati centralizzati in un unico ambiente.
Quali strumenti si possono utilizzare per fare Marketing Mix Modeling?
Esistono framework open source come Robyn (Meta), LightweightMMM (Google) e Meridian (Google),
oltre a piattaforme SaaS specializzate. La scelta dipende dalla complessità del mix, dal numero di Paesi,
dalle competenze interne e dal livello di autonomia desiderato. In HT&T aiutiamo i clienti a scegliere
e integrare lo stack adatto al proprio contesto.
Quanto tempo serve per vedere risultati da un progetto MMM?
Un primo modello può essere impostato in pochi mesi, a seconda della qualità dei dati di partenza.
I primi insight sull’allocazione del budget arrivano già con la prima versione del modello,
mentre i benefici maggiori si vedono nel medio periodo, man mano che il modello viene aggiornato,
raffinato e collegato al ciclo di pianificazione media trimestrale o annuale.
Il MMM funziona anche per PMI con budget limitati?
Il MMM inizia a essere veramente utile quando il budget marketing è almeno di 50.000 €/mese
e i canali sono numerosi. Al di sotto di questa soglia spesso conviene concentrarsi su
una buona attribuzione digitale, test controllati e un uso intelligente dei dati disponibili.
Per le PMI più strutturate, però, un MMM snello può comunque essere un vantaggio competitivo.
Come si integra il MMM con AI e modelli di linguaggio (LLM)?
L’AI può aiutare a automatizzare l’aggiornamento del modello, simulare scenari e generare raccomandazioni di budget.
I modelli di linguaggio possono diventare l’interfaccia naturale per interrogare il MMM in linguaggio semplice,
chiedendo ad esempio l’impatto di uno spostamento di budget tra TV, CTV e search in un periodo specifico.
In questo modo gli insight diventano accessibili anche a chi non ha competenze statistiche.
Quali sono i principali rischi o errori in un progetto di Marketing Mix Modeling?
I rischi principali riguardano dati incompleti o incoerenti, modelli troppo complessi rispetto ai dati disponibili,
interpretazioni forzate dei risultati e mancanza di collegamento con la realtà del business.
Per questo è essenziale partire da una base dati solida, rendere trasparenti le ipotesi del modello
e lavorare in modo congiunto tra marketing, finance e data team.
Bibliografia essenziale e risorse online
Per approfondire il Marketing Mix Modeling, gli strumenti disponibili e le best practice di misurazione,
ecco alcune risorse autorevoli:
- Robyn – Open-source Marketing Mix Modeling by Meta
- LightweightMMM – Documentazione ufficiale
- Meridian – About the project (Google)
- Meridian: The future of marketing mix modelling is now – Think with Google
- Meridian is now available to everyone – Google Ads & Commerce
- Nielsen – Maximizing your marketing effectiveness with data-driven decisions
- Nielsen – 2025 Annual Marketing Report
- Supermetrics
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