Pomiar marketingowy i atrybucja w 2023 r
Wśród zmian reklamowych obserwowanych w ciągu ostatnich kilku lat, w tym w marketingu społecznościowym oraz marketingu w wyszukiwarkach i displayach, najdalej idące mogą być zmiany wynikające ze zmian w atrybucji i pomiarach. A ponieważ w niektórych kanałach coraz trudniej jest osiągnąć zrównoważoną skalę płatnych mediów, marki muszą poprawić swoją zdolność do identyfikowania nośników reklamowych, które napędzają wkład, a nie tylko atrybucję. Oznacza to, że potrzebują lepszego wglądu w czynniki napędzające ich przychody, który jest nie tylko przyrostowy, ale także utrzymuje marże zysku. Ale prawdopodobnie nastąpi to na zasadzie zagregowanej, a raczej na poziomie indywidualnego użytkownika.
„Przy mniejszej widoczności konwersji, które można przypisać, marki odchodzą od postrzegania atrybucji platformy jako swojej prawdziwej północy i zamiast tego skupiają się na bardziej holistycznych wskaźnikach, takich jak koszt pozyskania klienta (CAC) i przyrost”, mówi Megan Conahan, EVP w Direct Agents, znana z swoją pracę w zakresie marketingu cyfrowego z klientami takimi jak Sony i Walmart
WMT
Ben Dutter, starszy wiceprezes ds. strategii w Power Digital, który pracował z klientami od Uniqlo po Dropbox, mówi o czterech dźwigniach, które, jak udowodniono, przyciągają kupujących po raz pierwszy – nie tylko przypisanym dochodzie – takich jak kreatywność, częstotliwość, penetracja wśród odbiorców i czas trwania . Jak marka może znaleźć tego rodzaju dodatkowy wkład? „Bariera wejścia na rynek modelowania miksu mediów (MMM) obniżyła się na tyle, że ta forma pomiaru stała się powszechna i konieczna… MMM to najlepsza opcja, jaką masz, gdy tracisz pomiar oparty na technologii, taki jak pliki cookie”. MMM jest szczególnie przydatny w przypadku cyfrowych reklam i telewizji poza domem (DOOH), ponieważ ten marketing na szczycie ścieżki może być trudny do śledzenia. Ale Dutter podaje również przykład mniejszej marki, która może współpracować z influencerami lub na TikTok i nie mieć szczegółowego wglądu w dane dotyczące kliknięć użytkowników: Korzystając z modelowania statystycznego, aby zobaczyć, ile przychodów pochodzi z tej reklamy po raz pierwszy, decydenci mogą lepiej alokować budżet, aby zapewnić, że relacja między kosztami pozyskania klientów a długoterminową wartością tych klientów jest dodatnia w ujęciu zagregowanym.
Wykorzystanie MMM do przewidywania wpływu zmian budżetu lub platformy na wydajność oraz wdrożenie uczenia maszynowego w celu zastosowania tych wyników modelu do strategii medialnych w celu osiągnięcia i utrzymania optymalnej dystrybucji wydatków to taktyka, którą Conahan widzi, zyskując zainteresowanie marek. „Ogólnie rzecz biorąc, jeśli spojrzymy na atrybucję i kierowanie reklam, odchodzimy od podejścia hiper-targetowania, w którym wszystko można śledzić i można je przypisać. Marki nie mogą już oczekiwać, że będą celować w niszę w Meta, która konwertuje w ramach wcześniej zdefiniowanego okna atrybucji” – mówi. Conahan wyjaśnia dalej, że chociaż określone media mogły w przeszłości zapewniać świadomość, konwersję i atrybucję, marki nie powinny już tego oczekiwać i muszą szukać gdzie indziej, aby uzyskać wszystko, czego potrzebują.
Utrata danych sygnalizacyjnych w poszczególnych platformach z powodu zmian w przepisach dotyczących prywatności i Apple
AAPL
GOOG
Sieci afiliacyjne również poprawiły swoje możliwości śledzenia i raportowania, w tym monitorowanie i analizę w czasie rzeczywistym, aby oferować lepszy wgląd w skuteczność kampanii marketingu afiliacyjnego. Ricci Massero, kierownik ds. marketingu w firmie Intellek, mówi, że umożliwia to markom dokonywanie korekt w czasie rzeczywistym, a nowe technologie, takie jak śledzenie na różnych urządzeniach i śledzenie bez plików cookie, poprawiły dokładność śledzenia, jednocześnie zmniejszając częstotliwość oszustw.
Ogólnie rzecz biorąc, Paul DeJarnatt, wiceprezes ds. cyfrowych w firmie NOVUS, agencji planowania i kupowania mediów współpracującej z Dollar Tree
DLTR