Nie mogłem się oprzeć możliwości dalszego ćwiczenia mojego początkującego hiszpańskiego, więc zapytałem go, co myśli o przewodnikach i aplikacjach turystycznych, które umożliwiają lokalnym firmom reklamowanie się podróżnym. Wzruszył ramionami i powiedział, że ich nie używa, głównie dlatego, że czuł, że nie ma możliwości stwierdzenia, czy wydatki na reklamę będą tego warte.

Dla lokalnej firmy rodzinnej mierzenie tego rodzaju wpływu jest z pewnością wyzwaniem – nie wspominając już o wpływie ustnym. Jednak globalne marki o wartości wielu miliardów dolarów również borykają się z pomiarami marketingowymi.

Chociaż pomiary mają kluczowe znaczenie dla udowodnienia wartości marketingu reszcie organizacji oraz optymalizacji kampanii, kanałów i taktyk, w ostatnich latach stało się to coraz trudniejsze ze względu na kilka kluczowych czynników.

Po pierwsze, wysiłki są bardziej pośrednie: marketing wpływa na postawy klientów, które następnie przekładają się na działania klientów i wyniki zakupów. A niestabilny, niepewny świat sprawia, że ​​wpływy są jeszcze bardziej pośrednie.

Po drugie, co najważniejsze, deprecjacja danych, stopniowe wycofywanie plików cookie stron trzecich i zmiany regulacyjne utrudniają pomiary marketingowe. Te realia odbiły się na bezpośrednio powiązanych reklamach cyfrowych i podejściach pomiarowych, takich jak multi-touch i atrybucja po wyświetleniu (Google oferuje ponad 6,9 miliona wyników dla samego terminu „wycofywanie danych”, więc nie będziemy ich tutaj omawiać).

Zarówno marketerzy, jak i dostawcy usług pomiarowych powrócili do modelowania marketingu mix (MMM) jako rozwiązania tych wyzwań. MMM mierzy wpływ reklamy, promocji i marki w różnych kanałach, uwzględniając jednocześnie wpływ czynników zewnętrznych, na które marka nie ma wpływu, takich jak aktywność konkurencyjna lub nastroje konsumentów. Przy prawidłowym stosowaniu jest to niezbędne narzędzie do kierowania decyzjami budżetowymi, które są coraz częściej analizowane w miarę zbliżania się zagrożenia recesją gospodarczą.

Przykłady spostrzeżeń dotyczących modelowania miksu obejmują: prognozowany wpływ wydatków na marketing online na sprzedaż w sklepach stacjonarnych; optymalne wzorce emisji lub sekwencje i wielkości ekspozycji reklam wymagane do zwiększenia sprzedaży; oraz optymalny całkowity zestaw inwestycji w reklamę online i offline, biorąc pod uwagę cel docelowy.

MMM jest buforowany przed siłami, takimi jak wycofanie danych, ponieważ jako dane wejściowe wykorzystuje zagregowane dane szeregów czasowych — na przykład dzienne wyświetlenia displayowe dla danej kampanii w danym regionie geograficznym. Metody, które polegają na łączeniu cyfrowych podróży, mają coraz więcej dziur.

Wiodące marki uznają MMM za coraz ważniejsze narzędzie pomiarowe ze względu na potrzebę marketerów do oceny wpływu pojawiających się kanałów, zmian w krajobrazie śledzenia cyfrowego i zmieniających się zachowań konsumentów. Najskuteczniejsi marketerzy łączą MMM z metodami przyrostowymi.

W przypadku zastosowania w marketingu pomiar przyrostu określa ilościowo unikalny wpływ kampanii, doświadczenia, taktyki lub reklamy na jeden lub więcej wyników biznesowych. Pomiar inkrementalności można przeprowadzić za pomocą szerokiego zestawu technik, od stosunkowo prostych testów ciemności, przez bardziej złożone uniwersalne grupy kontrolne, po zaawansowane modelowanie marketingu mix. Wszystkie trzy metody dążą do tego samego celu: wyodrębnienia zmian wywołanych przez marketing.

Na przykład w reklamie często porównuje się zachowania konsumentów, którzy są narażeni na reklamy, z tymi, którzy ich nie oglądają. Różnica polega na pomiarze przyrostu dla reklamy. Analizy, które dokonują tego dokładnie, celują w upewnienie się, że obie grupy są jak najbardziej podobne. Jedyną rzeczą, która powinna się między nimi różnić, jest ekspozycja na marketing.

Jak robią to najlepsze marki? Zasadniczo mają trzy podstawowe podejścia:

1. Sprawdź trafność przewidywań MMM

Traktuj model marketingu mix jako wiarygodną sugestię, a nie nakaz, którego należy przestrzegać. Jak marketerzy powinni potraktować te sugestie, jeśli nie jako mandat? Przeprowadzaj testy, aby zweryfikować przewidywania modeli.

Jednym z przykładów są testy dopasowanego rynku, w których marketerzy dokonują zmian wydatków na jednym rynku, ale nie na innym, a następnie czekają i porównują zmiany w wynikach między dwoma rynkami. Jeśli rynek testowy zwiększa sprzedaż lub zyski bardziej niż rynek kontrolny, wynik ten potwierdza zalecenia MMM. W takim przypadku model zdał egzamin, a jego wpływ na decyzje marketingowe powinien wzrosnąć.

2. Wykorzystaj symulacje i optymalizację do generowania lepszych planów marketingowych

W swej istocie MMM jest narzędziem predykcyjnym. Większość firm zajmujących się marketingiem mieszanym zapewnia interfejs lub narzędzie do symulacji. Poza umożliwieniem dostosowania dźwigni marketingowych, scenariusze mogą modyfikować czynniki zewnętrzne uwzględnione w modelu. Te narzędzia do planowania próbują uwzględnić elastyczność marketingu i fakt, że każde działanie marketingowe znajduje się w innej części unikalnej krzywej odpowiedzi.

3. Traktuj strategiczne pomiary marketingowe jako podróż

Pomiary będą się nadal zmieniać, ponieważ przeglądarki internetowe, ogrody otoczone murem i organy regulacyjne ewoluują w swoich politykach. Gdy marki dojrzewają analitycznie, często wymagają różnych spostrzeżeń. Te dwie siły powinny zachęcać do zmian w pomiarach marketingowych organizacji w miarę upływu czasu.

CMO powinni skupić się na ulepszeniach w dłuższej perspektywie, takich jak testowanie nowych źródeł danych lub przeprowadzanie głębokich analiz, aby lepiej zrozumieć określone kanały.

W przypadku dużych reklamodawców wycofywanie się z danych utrudnia cyfrowe pomiary marketingowe. Podczas gdy marketerzy i branża pomiarowa wrócili do MMM, marketerzy, którzy traktują MMM tylko w wartości nominalnej, tracą znaczną część wartości, jeśli nie postępują zgodnie z tymi krokami.

Matt Wakeman jest starszym dyrektorem-analitykiem w dziale marketingu firmy Gartner.