Marketing

Dlaczego pomiary mediów muszą opierać się na „jednym źródle prawdy”

  • 31 października, 2023
  • 5 min read
Dlaczego pomiary mediów muszą opierać się na „jednym źródle prawdy”


Przyszłość Mediów 2023

„Odeszliśmy od świata z jednym źródłem prawdy, gdzie często rozwiązaniem była atrybucja cyfrowa, która miała tak wiele błędów [but] przynajmniej można było na nim polegać. Teraz nie można nawet na tym polegać.

Dyrektor ds. pomiarów i uczenia się mediów w Adidasie, Gordon Black, powiedział w tym miesiącu podczas wydarzenia Future of Media, że ​​zamiast korzystać z jednego źródła prawdy w pomiarach, branża zmierza obecnie w stronę jednego struktura prawdy.

„Zmierzamy w kierunku korzystania z właściwych narzędzi do wykonywania właściwych zadań i podejmowania właściwych decyzji, mając jednocześnie pełną jasność co do tego, jakie to są decyzje” – powiedział. „Wykorzystujesz model marketingu mix do planowania rocznego i kwartalnego; używasz testów, aby uzyskać bardziej szczegółowe informacje na temat konkretnych taktyk i konkretnych formatów; masz atrybucję, ponieważ nadal potrzebujesz sygnału w czasie rzeczywistym, na który możesz zareagować. To wszystko odgrywa swoją rolę.”

Jak nie „stracić ludzi” na drodze pomiarowej

Znaczenie danych i pomiarów było głównym tematem konferencji The Future of Media. Liderzy branży posunęli się nawet do decyzji, że pomiar należy zdefiniować na nowo, aby skoncentrował się na kluczowych czynnikach biznesowych i „wpływie”.

Black przemawiał na panelu, w którym uczestniczyli Sarah Treliving, dyrektor ds. cyfrowych, danych i technologii w Goodstuff Communications, dyrektor Nielsen EMEA dla nadawców i platform Barney Farmer oraz Maddie Armitage, dyrektor ds. danych i produktów cyfrowych Dentsu International.

Warto przeczytać!  FCB Group India przejmuje większościowy pakiet udziałów w Kinnect

Przyszłość mediów 2023: Sarah Treliving (Goodstuff) i Gordon Black (Adidas)

Grupa, pod przewodnictwem Trelivinga, wyjaśniła, jaka powinna być przyszłość ram pomiaru. Jak opisał Treliving, ramy to „tkanka łącząca pomiędzy różnymi narzędziami, technikami, praktykami, partnerami i etapami podróży konsumenta”.

Black podkreślił, że przejście w kierunku modelu ramowego wymaga edukacji, ale „nie nadmiernej edukacji. Musimy dojść do porozumienia, które jest potrzebne, a nie większe, w przeciwnym razie stracicie wiele osób” – powiedział. Grupa zgodziła się, że takie działanie wymaga przejrzystości i jasnej komunikacji; mówienie wspólnym językiem w całej organizacji i ścisłe definiowanie, co rozumiesz przez to, co mierzysz.

W jaki sposób agencje mogą wspierać ujednolicone ramy pomiaru?

Armitage zgodził się, że ich klienci muszą przyjąć „bardziej ujednolicone ramy pomiaru”. Wyjaśniła, że ​​Dentsu chce wprowadzić bardziej „powiązany pomiar”, który koncentruje się na wynikach biznesowych klientów w perspektywie krótko-, średnio- i długoterminowej.

Farmer dodał, że „na początku wszyscy muszą być na tej samej stronie” i aktywnie uczestniczyć w pomiarach. Pomogłoby to uniknąć klasycznych pułapek, takich jak pojawienie się wyników, które są całkowicie nieoczekiwane dla zaangażowanych stron.

Farmer przedstawił litanię narzędzi dostępnych marketerom w zakresie pomiaru oraz tego, jak rozwinęły się one w ostatnich latach, aby objąć takie obszary, jak uwaga.

Warto przeczytać!  Kura Sushi USA, Inc. (NASDAQ:KRUS) I kwartał 2023 Transkrypcja rozmów o zyskach

„Wszystkie mają swoje miejsce, wszystkie mają wartość” – stwierdził i przyznał, że „nie ma konsensusu” co do tego, które kluczowe pomiary są najważniejsze. „Prawdopodobnie sprawa stała się bardziej skomplikowana, dostępność tego, co można zmierzyć, jest większa, a to nie koniec”.

Treliving dodał, że „w idealnym przypadku każdy miernik, który masz w swoim systemie pomiarowym, byłby oparty na dowodach i szeregu analiz z góry, aby zapewnić wynik. […] Jeśli zostanie to ustalone w pośpiechu w oparciu o szeroko zakrojoną rolę kanału, nie będzie działać spójnie w kierunku osiągnięcia wyników w krótszej lub dłuższej perspektywie”.

„Im więcej danych, tym lepiej” – dodał Armitage.

„Własny silos”

Nie ma wątpliwości, że pomiary stały się jeszcze bardziej złożone w miarę postępującej fragmentacji mediów. Treliving zauważył, że eksperci ds. pomiarów nie tylko zmagają się z „zwykłymi pytaniami” związanymi z zasięgiem i częstotliwością oraz silosami mediów cyfrowych i offline, ale obecnie rozwój mediów detalicznych sam w sobie spowodował ból głowy.

„Amazon sam w sobie staje się swoim własnym silosem” – powiedziała. „Pomiar jest coraz lepszy, ale staje się również coraz bardziej złożony. Z lewej strony sceny zwrócono na nas uwagę, aby stworzyć kolejny wskaźnik”.

Dzieje się tak w obliczu powolnej śmierci ciasteczka. Zapytany, czy jego upadek był pozytywny dla branży, Black nie posunąłby się do stwierdzenia, że ​​to „dobra rzecz”, ale cieszy się, że śmierć pliku cookie „prowadzi do śmierci atrybucji, która była tak źle zrozumiany i tak często błędnie interpretowany przez tak długi czas.”

Warto przeczytać!  Możliwość ewolucji modelu onkologicznego jest gotowa i czeka

Przyznał, że od czasu rozpoczęcia wycofywania plików cookie wzrosło znaczenie zaawansowanych metod testowania.

„Ledwo wycieram powierzchnię”: rozwój reklam Amazona wzmocniony sponsorowanymi produktami i nowymi ofertami

„Im więcej go będziesz karmić, tym będzie lepszy”

W grupie dyskutowano także o tym, jak najlepiej wykorzystać sztuczną inteligencję na potrzeby pomiarów. Mimo że sztuczna inteligencja jest od lat wykorzystywana do pomiaru mediów, Farmer nazwał wykorzystanie modeli sztucznej inteligencji „wciąż w powijakach” i dodał: „Im więcej go będziesz karmić, tym lepszy będzie”.

Armitage dodał: „To coś, o czym rozmawialiśmy 10 lat temu i wydawało się, że proces ten postępuje powoli i powoli, a teraz eksplodował. Jeśli pomoże nam to szybciej znaleźć odpowiedź, może to być tylko dobra rzecz”.

Powiedziała, że ​​Dentsu korzysta ze sztucznej inteligencji, analizując porównawcze modele zagnieżdżania. Firma zwiększa również intensywność wykorzystania go do automatyzacji podstawowych zadań związanych z przygotowywaniem danych.

„Nie wyeliminowało to potrzeby posiadania ludzkich możliwości w zakresie ekonometrii” – stwierdziła.


Źródło