Jednym z najważniejszych wyzwań marketingu jest odpowiedź na pytanie, czy budżet przeznaczany na komunikację jest optymalnie zarządzany. Zadanie to można porównać do poszukiwania magicznej formuły – wiemy o niej, że istnieje, ale nikt jej nie widział. Od wielu lat podejmujemy próby mające rozstrzygnąć, jak powinien wyglądać najskuteczniejszy miks i poziom budżetu, który zapewni najkorzystniejszy zwrot z inwestycji reklamowych.
Według najnowszej, piątej edycji badania Getting Media Right, opublikowanego przez Kantar Millward Brown w październiku br. aż 82%. badanych marketerów jest zdania, że realizuje zintegrowane strategie marketingowe, ale jednocześnie ich działania nie docierają do odbiorców w zakładanym zakresie.
Ktoś powie: przecież niektórzy marketerzy stosują już od lat modelowanie ekonometryczne. Są to rozbudowane modele algorytmiczne, które biorą pod uwagę 80 i więcej zmiennych. Zarówno tych wewnętrznych jak i zewnętrznych: zmiany zachowań konsumentów i oddziaływanie sektorów komplementarnych, a nawet warunków pogodowych. To prawda, tylko jakie wnioski płyną najczęściej z tych modeli? Takie, że poszczególne kanały komunikacyjne w rożnym stopniu wpływają na sprzedaż, ale nie tłumaczą, jakie jest między nimi współdziałanie. Bywa nawet, że krzywe popytowe modelu niekiedy w ponad 90% pokrywają się z historycznymi danymi na temat sprzedaży. Tylko czy modele te wystarczająco dobrze opisują zależności, jakie zachodzą pomiędzy poszczególnymi kanałami komunikacji? Raczej nie. Po pierwsze posługują się one danymi historycznymi, a więc trudno je odnieść do dynamicznie zmieniającej się przyszłości. Po drugie nie wyjaśniają współzależności pomiędzy nakładami na poszczególne kanały i nie tłumaczą, jak one współoddziaływują na zachowania klientów. Nie opisują tego, w jakim stopniu wyłączenie czy zredukowanie jednych zmieni wyniki biznesowe w przyszłości. Ekonometria w takim wydaniu pozwala na modelowanie przyszłych decyzji mniej więcej z taką skutecznością, jak prowadzenie samochodu i patrzenie wyłącznie we wsteczne lusterka. Czyli jedziemy do przodu widząc jedynie to, co już za nami.
Słuchaj „Marketer+” Podcast
A przecież żyjemy w hiperzmieniającej się teraźniejszości, która co chwilę przynosi nowe rozwiązania technologiczne, zmienia wzorce konsumpcji i sposoby korzystania z mediów. Jednocześnie kanały digital wydają się być opomiarowane jak nic nigdy wcześniej w czasie zbliżonym do rzeczywistego, przy czym świat online przenika się ze światem offline w sposób bardzo ścisły. Ścieżka zakupowa klienta często zaczyna się w offlinie, a kończy się w onlinie. Równie często bywa zupełnie odwrotnie. Czasem te rzeczywiści się wielokrotnie przeplatają zanim dojdzie do transakcji. Jak zatem zmierzyć wpływ narzędzi i komunikatów reklamowych, które wzajemnie się nakładają i wspomagają?
Tu z pomocą przychodzą najnowsze narzędzia atrybucji wspomaganej, które mają za zadanie odpowiedzieć na pytanie, czy i na jakim etapie ścieżki zakupowej użytkownik/klient zetknął się różnymi formatami reklamowymi. Innymi słowy – czy emitowane przez marketera przekazy (w różnych kanałach komunikacyjnych) oddziaływały na konkretnego użytkownika i jaką pełniły rolę w procesie decyzyjnym. To niezwykle istotne, ponieważ stosowanie najczęstszego modelu atrybucji typu „last click” przypisuje „zasługę” za doprowadzenie klienta do miejsca transakcji jedynie ostatniemu punktowi styku na jego ścieżce. Oczywiście takie podejście pokazuje jedynie mały wycinek procesu. To tak, jakby w meczu piłkarskim przypisać całą zasługę za wygrany mecz jedynie napastnikowi, który przyłożył nogę we właściwym miejscu i czasie do piłki (to prawda, że to jest wielka sztuka). Niemniej pełny obraz tego zdarzenia jest zazwyczaj taki, że sytuacje bramkową wypracowane są przez cały zespół. Przekładając to na model atrybucji „last click”, można dojść do wniosku, że wystarczy mieć jednego, świetnie opłacanego zawodnika – snajpera, żeby wygrać każdy mecz. Jak wiemy tak wcale nie jest.
Najczęściej stosowane modele atrybucji analizują wyłącznie pliki cookie i przypisują akcję jedynie ostatniemu narzędziu przypisując mu pełny i jedyny wpływ na wynik biznesowy. Niedawno pojawiło się w tym obszarze nowe narzędzie oferowane przez Facebook. Obejmuje ono pełniejszą wiedzę na ten temat, gdyż uwzględnia pomiar skuteczności reklam na różnych etapach ścieżki klienta.
Narzędzie to wpina piksel Facebooka do różnych formatów reklamowych i zdarzeń także w aplikacji i pozwala je skojarzyć z liczbą konwersji w kanałach offline. Jego zadaniem jest mierzenie konwersji opartej na wyświetleniach i tym samym ocena skuteczności reklam bazuje na formatach oferowanych przez Facebooka. Narzędzie to pozwala oszacować wpływ kampanii marketingowych prowadzonych na Facebooku, Instagramie, także w Audience Network i na Messengerze. Dzięki temu modelowi możemy sprawdzić, na jakim etapie ścieżki użytkownik zetknął się z reklamą i w którym momencie odbyła się konwersja. Takie podejście do mierzenia efektywności jest krokiem w dobrym kierunku. Narzędzie do atrybucji digital powinno zatem zbierać dane takie jakie pliki cookie, identyfikator urządzenia mobilnego (telefonu lub tabletu) i dane adresu IP. Dopiero szczegółowa analityka takich danych pozwoli na prześledzenie pełniejszej ścieżki zachowania użytkownika i w konsekwencji doprowadzić może do optymalizacji kampanii pod względem skuteczności poszczególnych kanałów i narzędzi komunikacji oraz po dołożeniu ich kosztów, na wyliczenia zwrotu z zainwestowanych środków w pozyskanie nowych klientów. W celu dokładnej optymalizacji procesów model powinien identyfikować wszystkie urządzenia, z których korzysta unikalny użytkownik oraz monitorować wszystkie punkty kontaktu użytkownika z marką w przestrzeni digitalowej, a w idealnym świecie także w kanałach tradycyjnych. Pierwsze w Polsce opomiarowanie wpływu reklamy mobilnej online na rzeczywiste wizyty w punktach sprzedaży i dokonane zamówienia przeprowadził w lipcu 2017 roku jeden z graczy rynku telekomunikacyjnego, który w ten sposób promował swoją usługę finansową. W tym celu zastosował zaawansowany model atrybucji, który wykorzystywał dane geolokalizacyjne i łączył je z identyfikatorem urządzenia mobilnego. Dzięki temu możliwe było dokładne zmierzenie, na ile użytkownicy, którzy widzieli reklamę online zachęcającą do odwiedzenia konkretnego miejsca, przejawiali większą skłonność do zakupu promowanej usługi w salonie. Projekt ten jest jednym z nominowanych zgłoszeń w tegorocznym konkursie MIXX Awards, podobnie jak kampania personalizacji komunikacji omnichannel dla jednej z marek samochodów.
Biorąc pod uwagę, te przykłady, można więc żywić nadzieję, że w dającej się przewidzieć nieodległej przyszłości, zdominowanej przez sztuczną inteligencję i algorytmy, będzie możliwe opracowanie pełnego i wiarygodnego modelu atrybucji. Modelu, który będzie uwzględniał całą ścieżkę konsumenta. Narzędzia, które nie tylko będzie potrafiło analizować i łączyć ze sobą dane ze świata online i offline, ale w efekcie da marketerom odpowiedź na fundamentalne pytanie: jak projektować wielokanałowe strategie reklamowe, by najbardziej efektywnie przekładały się one na wyniki biznesowe.
Mixx Awards & Conference odbędzie się 28 listopada br. w Warszawie. Organizatorem wydarzenia jest IAB Polska.
Marketer+ jest partnerem medialnym konferencji.
Więcej informacji: www.mixx-awards.pl
