Marketinško mjerenje i dodjeljivanje 2023

Među pomacima u oglašavanju uočenim u proteklih nekoliko godina, uključujući marketing na društvenim mrežama te pretraživački i prikazni marketing, najdalekosežniji bi mogli biti oni zbog promjena u atribuciji i mjerenju. A kako je održivu mjeru plaćenih medija postalo teže postići u određenim kanalima, robne marke moraju poboljšati svoju sposobnost prepoznavanja oglašivača koji pokreću doprinos, a ne samo atribuciju. To znači da im je potrebna veća vidljivost u pokretačima njihovih prihoda koji nisu samo inkrementalni, već i održavaju profitne marže. Ali to će se vjerojatno dogoditi na agregiranoj osnovi, a ne na razini pojedinačnog korisnika.

"S manje uvida u konverzije koje se mogu pripisati, brendovi se odmiču od gledanja na atribuciju platforme kao na svoj pravi sjever i umjesto toga se fokusiraju na holističkije metrike kao što su trošak akvizicije kupaca (CAC) i inkrementalnost", kaže Megan Conahan, EVP u Direct Agents, poznata po svoj digitalni marketinški rad s klijentima kao što su Sony i Walmart
WMT
. Ovo je složen pothvat s obzirom na sve veći broj platformi na kojima potrošači i robne marke troše svoje vrijeme i novac, ali nadmašivanje očekivanja da će se svaki dolar moći pripisati holističkom modeliranju performansi važno je za njegovu izvedivost i točnost, dodaje ona.

Ben Dutter, viši potpredsjednik odjela za strategiju u Power Digitalu, koji je radio s klijentima u rasponu od Uniqla do Dropboxa, govori o četiri poluge za koje je dokazano da potiču kupce koji prvi put kupuju – a ne samo pripisani prihod – kao što su kreativnost, učestalost, prodor publike i trajanje . Kako brend može pronaći ovu vrstu inkrementalnog doprinosa? "Prepreka za ulazak u modeliranje medijske mješavine (MMM) smanjila se dovoljno da ovaj oblik mjerenja postane uobičajen i neophodan... MMM je najbolja opcija koju imate kada izgubite tehnološka mjerenja, kao što su kolačići." MMM je posebno koristan za digitalno oglašavanje izvan kuće (DOOH) i televiziju, budući da ovaj marketing na vrhu toka može biti izazovan za praćenje. Ali Dutter također daje primjer manjeg brenda koji možda radi s utjecajnim osobama ili na TikToku i nema detaljan uvid u podatke o klikovima korisnika: upotrebom statističkog modeliranja da biste vidjeli koliki je prvi prihod došao od tog oglasa, donositelji odluka mogu bolje dodijelite proračun kako biste osigurali da je odnos između troškova stjecanja kupaca i dugoročne vrijednosti tih kupaca pozitivan na agregatnoj osnovi.

Upotreba MMM-a za predviđanje učinaka promjena proračuna ili platforme i implementacija strojnog učenja za primjenu tih rezultata modela na medijske strategije radi postizanja i održavanja optimalne distribucije potrošnje je taktika za koju Conahan vidi povećanje interesa robnih marki. “Općenito, kada pogledate atribuciju i ciljanje oglasa, mi se udaljavamo od hiper-ciljanog pristupa gdje se sve može pratiti i pripisati. Brendovi više ne mogu očekivati ​​ciljanje niše unutar Mete koja ostvaruje konverzije unutar prethodno definiranog prozora atribucije,” kaže ona. Conahan nastavlja objašnjavajući da iako su određeni mediji u prošlosti mogli pružiti svijest, konverziju i atribuciju, robne marke to više ne bi trebale očekivati ​​i moraju potražiti negdje drugdje kako bi dobile sve što im je potrebno.

Na temelju platforme po platforme, gubitak signalnih podataka zbog promjena u zakonima o privatnosti i Appleovim
AAPL
Vlastita politika privatnosti pomogla je katalizirati prelazak među digitalnim trgovcima na MMM kada trebaju mjeriti rezultate. Dio vrijednosti MMM-a je njegova sposobnost širenja izvan digitalnog na sve plaćene medije, uključujući trgovinske promocije i maloprodajne ponude. Ali dok oboje Google
GOOG
i Meta su povećali svoju MMM sposobnost, brendovi možda neće htjeti dijeliti sve svoje podatke o potrošnji vanjskih medija s tim platformama u nastojanju da optimiziraju rezultate.

Pridružene mreže također su poboljšale svoje mogućnosti praćenja i izvješćivanja, uključujući praćenje i analitiku u stvarnom vremenu, kako bi ponudile bolji uvid u izvedbu pridruženih marketinških kampanja. Ricci Massero, voditelj marketinga u Intelleku, kaže da ovo omogućuje robnim markama da naprave prilagodbe u stvarnom vremenu i da su nove tehnologije, kao što su praćenje na više uređaja i praćenje bez kolačića, poboljšale točnost praćenja, a smanjile učestalost prijevarnih aktivnosti.

Sve u svemu, Paul DeJarnatt, digitalni potpredsjednik NOVUS-a, agencije za planiranje i kupnju medija koja je radila s Dollar Tree
DLTR
i LIDL, vjeruje da će uvidi i razumijevanje publike nadvladati ciljanje i tehnologiju kako kolačići treće strane (3P) budu gubili vrijednost i postaje izazovnije provoditi 3P lookalike ciljanje na temelju podataka o korisnicima prve strane (1P). Iako priznaje da su sustavi za kupnju medija izgrađeni kako bi marketinškim stručnjacima omogućili da iskoriste podatke za poticanje ciljanja i personalizacije, savjetuje da isključivo korištenje podataka više nije učinkovito te da je ključno analizirati i vrednovati kvalitativne uvide kupaca za izgradnju oglasne strategije. DeJarnatt nadalje tvrdi da će novi način pronalaženja publike biti putem grafikona uređaja i publike različitih tvrtki, što je jedan od razloga zašto se izdavačke tvrtke utrkuju u stvaranju podataka usklađenih s privatnošću, koji ne ovise o kolačićima, a koji se zatim mogu usporediti s 1P podacima oglašivača kako bi se replicirala ta 3P skala i mogućnost sličnosti, globalno i lokalno — ali na način na koji je potrošač odobrio korištenje svojih podataka.

PrognozaŠto sam naučio gledajući 7 sati Metinih samita o modeliranju marketinškog miksa
Razmislite s GoogleomModernizacija modeliranja marketinškog miksa – Think with Google