Założyciel i prezes firmy Strumień segmentówplatforma modelowania konwersji, która rozwiązuje analizy marketingowe w świecie bez plików cookie.

Istnieją różne podejścia do pomiarów marketingowych, które pomagają firmom zrozumieć, które z ich kampanii przynoszą największą wartość i jak alokować budżety, aby zmaksymalizować ROAS. Najbardziej ugruntowane to:

• Atrybucja wielodotykowa.

• Testowanie przyrostowe.

• Modelowanie marketingu mix.

• Modelowanie konwersji.

Każde podejście jest świetne na swój sposób, ale istnieją szczególne ograniczenia, które uniemożliwiają im uzyskanie odpowiednich wyników. Zanim przyjrzymy się marketingowym metodom pomiarowym, przyjrzyjmy się obecnym warunkom, w jakich muszą one funkcjonować – światowi bez plików cookie.

Czym jest świat bez plików cookie?

Świat bez plików cookie to termin opisujący obecne warunki dla podejść do pomiarów marketingowych, które w przyszłości będą się tylko pogarszać. Obejmują one następujące ograniczenia:

Ograniczenia używania plików cookie

Plik cookie to święty Graal pomiarów marketingowych. Za pomocą plików cookie można obserwować podróże użytkowników i zrozumieć, które kanały doprowadziły ich do konwersji.

Jednak żywotność plików cookie jest obecnie ograniczona. Na przykład w Safari w niektórych przypadkach żyją tylko do siedmiu dni. Oznacza to, że jeśli sprzedaż nastąpi po siedmiu dniach, nie zostanie przypisana do początkowego pliku cookie, a kanały znajdujące się na górnej ścieżce nie otrzymają żadnego uznania.

Poza tym śledzenie na różnych urządzeniach i przeglądarkach jest niemożliwe. W większości przypadków otwierające kanały błędnie nie przypisywały żadnej wartości.

Ograniczenia śledzenia

Internet zmierza w kierunku budowania miejsca bardziej skoncentrowanego na prywatności, dlatego istnieją szczególne ograniczenia śledzenia, które zapewniają użytkownikom lepsze i bezpieczniejsze korzystanie z sieci.

Na przykład niektóre przeglądarki domyślnie blokują pliki cookie innych firm, a inne nie zezwalają na śledzenie między witrynami.

Porównam popularne podejścia data-driven do pomiaru marketingowego i zbadam, czy są one w stanie dostarczyć adekwatne wyniki w obecnych warunkach.

Atrybucja wielodotykowa

Modele Multitouch Attribution (MTA) mają za zadanie określić i przypisać wartość każdemu punktowi styku na drodze do konwersji. Modele MTA wymagają klucza, aby połączyć wszystkie punkty styku w jedną podróż — plik cookie lub identyfikator logowania.

Jednak modele MTA pokazują wyniki podobne do tych jednodotykowych; nie da się zaobserwować całej podróży klienta, a uznanie otrzymują tylko kanały znajdujące się na niższych lejkach. W związku z tym marketerzy nie otrzymują wystarczająco dokładnych danych, na których mogliby oprzeć swoje strategiczne decyzje.

Testowanie przyrostowe

Mówiąc prościej, test przyrostowy to metoda testowania A/B, która mierzy przyrostową wartość strategii marketingowej. Kluczowa różnica polega na tym, że podzieli grupę docelową na dwie grupy — testową i kontrolną. Grupa kontrolna będzie narażona na działania marketingowe, które należy zmierzyć, a grupa testowa nie będzie narażona na nic.

Obliczenie inkrementalności polega na zliczeniu konwersji, które nastąpiły dzięki kampanii marketingowej w stosunku do tych, które i tak by miały miejsce.

Istnieją narzędzia do testowania przyrostowości oparte na plikach cookie i bez plików cookie. Te oparte na plikach cookie są bardziej powszechne. Podzielili publiczność losowo, co jest właściwym sposobem na uzyskanie rzetelnych wyników pomiarów. Jednak ta metoda wymaga konwersji, która miała miejsce w ramach tego samego pliku cookie.

Podejścia bez plików cookie dzielą odbiorców według położenia geograficznego, danych demograficznych i innych parametrów, które są śledzone bez plików cookie. Takie podziały są mniej losowe; dlatego na grupy testowe i kontrolne może mieć wpływ wiele czynników, takich jak okresy wyprzedaży lub inne kanały reklamowe. W rezultacie eksperyment może być trudny do przeprowadzenia i może nie zapewniać marketerom odpowiednich wyników.

Modelowanie marketingu mix

Marketing Mix Modeling (MMM) to dogłębna analiza statystyczna sprzedaży i czynników, które wpłynęły na tę sprzedaż w długim okresie. Ocenia wszystkie alokacje budżetowe na cyfrowe i offline kanały marketingowe na poziomie makro (np. reklamy telewizyjne/radiowe, reklamy drukowane, marketing cyfrowy itp.).

Bierze pod uwagę wiele czynników, od warunków rynkowych po ceny produktów i sezonowość. Następnie MMM może wykrywać skoki sprzedaży, określać, czy były one spowodowane przez wyżej wymienione czynniki i obliczać potencjalny wpływ dalszych działań w ramach danych makrokanałów.

Narzędzia MMM warto uruchamiać raz na dłuższy czas (np. raz w roku), aby gruntownie zrewidować wszystkie działania marketingowe – zarówno cyfrowe, jak i offline. MMM może pomóc w podejmowaniu decyzji dotyczących alokacji budżetu w oparciu o dane w różnych kanałach, na różnych rynkach lub w różnych markach. Jest to dobre narzędzie do analizy retrospektywnej, jednak jego zastosowania są ograniczone tylko do kilku sytuacji. MMM nie może pomóc w ocenie wpływu działań marketingowych w ruchu lub na poziomie mikro.

Modelowanie konwersji

Modelowanie konwersji wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do oceny wpływu wszystkich działań marketingowych, gdy rzeczywiste konwersje są niemożliwe do zaobserwowania. Może pomóc, gdy inne modele atrybucji i marketingowe narzędzia pomiarowe się poddają – gdy ścieżki konwersji obejmują interakcje między urządzeniami, gdy wygasły początkowe pliki cookie lub gdy potrzebna jest natychmiastowa analiza.

Mimo to przejście w kierunku modelowania konwersji wymaga szczególnych zmian w procesach i sposobie myślenia marketerów. Po pierwsze, ważne jest, aby pogodzić się z faktem, że wciąż żywe pliki cookie nie dają marketerom możliwości śledzenia podróży klientów tak dokładnie, jak było to możliwe kilka lat temu. Marketerzy muszą przestać polegać na plikach cookie i zacząć szukać alternatywnych podejść, zanim będzie za późno.

Po drugie, ze względu na wspomniane ograniczenia, marketerzy muszą przestać próbować obliczać zwrot z wydatków na reklamę dla każdego kanału. Obliczenie tego wskaźnika na poziomie kanału lub kampanii jest już prawie niemożliwe, aw przyszłości stanie się jeszcze bardziej skomplikowane. Zamiast tego zacznij obliczać ROAS dla całego marketingu mix, aby uniknąć niewłaściwej optymalizacji samego marketingu mix.

Ważne jest, aby zrozumieć, że przyjęcie uczenia maszynowego jest kluczowym elementem przystosowania się do przyszłości, która wydaje się czarną skrzynką ze względu na przepisy dotyczące prywatności. Marketingowe narzędzia pomiarowe w dużym stopniu polegały na plikach cookie, ale gromadzenie danych nie jest już tak łatwo dostępne. Zrozumienie, że uczenie maszynowe może przekształcić małe fragmenty wciąż dostępnych danych w praktyczne spostrzeżenia, jest kluczowym krokiem w kierunku konkurencyjności nawet w świecie, w którym pomiary oparte na plikach cookie nie istnieją.

Pokonanie świata bez plików cookie

Fakt, że każdego roku pojawia się coraz więcej ograniczeń dotyczących śledzenia i plików cookie oraz że całe przeglądanie Internetu zmierza w kierunku zapewniania większej prywatności, możemy spodziewać się, że pewnego dnia będziemy żyć w świecie całkowicie pozbawionym plików cookie.

Mając to na uwadze, marketerzy powinni szukać lepszych alternatyw dla zwykłych narzędzi i podejść do pomiaru marketingu.

Forbes Technology Council to społeczność światowej klasy CIO, CTO i dyrektorów ds. technologii. Czy kwalifikuję się?