Маркетиншко мерење и приписивање у 2023

Међу променама у оглашавању које су примећене у последњих неколико година, укључујући и маркетинг на друштвеним мрежама, претраживачима и мултимедијалним огласима, најдалекосежније могу бити оне услед промена у приписивању и мерењу. А пошто је одрживи ниво плаћених медија постало теже постићи у одређеним каналима, брендови морају побољшати своју способност да идентификују рекламна средства која потичу допринос, а не само приписивање. То значи да им је потребна повећана видљивост покретача њиховог прихода која није само инкрементална већ и одржава профитне марже. Али ово ће се вероватно десити на збирној основи, пре на нивоу појединца-корисника.

„Са мање видљивости конверзија које се могу приписати, брендови се удаљавају од гледања на приписивање платформе као на свој прави север и уместо тога се фокусирају на холистичке метрике као што су цена аквизиције купаца (ЦАЦ) и инкременталност“, каже Меган Конахан, ЕВП у Дирецт Агентс, позната по свој дигитални маркетинг ради са клијентима као што су Сони и Валмарт
ВМТ
. Ово је комплексан подухват с обзиром на све већи број платформи на којима потрошачи и брендови троше своје време и новац, али превазилажење очекивања да ће сваки долар бити приписан холистичкијем моделирању перформанси важно је за његову изводљивост и тачност, додаје она.

Бен Дуттер, потпредсједник стратегије у Повер Дигиталу, који је радио са клијентима у распону од Уникло-а до Дропбок-а, говори о четири полуге за које је доказано да привлаче купце први пут – а не само приписан приход – као што су креативност, учесталост, продор публике и трајање . Како бренд може пронаћи ову врсту инкременталног доприноса? „Баријера за улазак у моделирање мешавине медија (МММ) је довољно смањена да овај облик мерења постане уобичајен и неопходан... МММ је најбоља опција коју имате када изгубите мерење засновано на технологији, као што су колачићи.“ МММ је посебно користан за дигитално оглашавање ван куће (ДООХ) и телевизију, јер овај маркетинг на врху тока продаје може бити изазован за праћење. Али Дуттер такође даје пример мањег бренда који можда ради са инфлуенсерима или на ТикТок-у и који нема детаљну видљивост података о кликовима корисника: Коришћењем статистичког моделирања да се види колики приход је први пут дошао од тог огласа, доносиоци одлука могу боље алоцирати буџет како би се осигурало да је однос између трошкова аквизиције купаца и дугорочне вредности тих купаца позитиван на агрегатној основи.

Употреба МММ-а за предвиђање утицаја на перформансе промена буџета или платформе, и примена машинског учења за примену тих излазних резултата модела на медијске стратегије како би се постигла и одржала оптимална дистрибуција потрошње, је тактика за коју Цонахан види да привлачи интересовање брендова. „Уопштено гледано, када погледате приписивање и циљање огласа, ми се удаљавамо од приступа са хипер-циљањем где се све може пратити и приписати. Брендови више не могу очекивати да ће циљати нишу унутар Мета-е која се конвертује у оквиру претходно дефинисаног прозора атрибуције“, каже она. Цонахан даље објашњава да, иако су одређени медији у прошлости могли да обезбеде свест, конверзију и атрибуцију, брендови то више не би требало да очекују и морају тражити негде другде да би добили све што им је потребно.

На бази платформе по платформу, губитак сигналних података због промена у законима о приватности и Аппле-овим
ААПЛ
сопствене политике приватности помогле су да се катализује прелазак међу дигиталним трговцима на МММ када треба да мере резултате. Део вредности МММ-а је његова способност да се прошири изван дигиталног на све плаћене медије, укључујући промоције трговине и малопродајне послове. Али док оба Гоогле
ГООГ
и Мета су повећали своју МММ способност, брендови можда неће желети да деле све своје податке о потрошњи на спољне медије са овим платформама у настојању да оптимизују резултате.

Мреже партнера такође су побољшале своје могућности праћења и извештавања, укључујући праћење и аналитику у реалном времену, како би понудиле бољи увид у учинак партнерских маркетиншких кампања. Рицци Массеро, маркетинг менаџер у Интеллеку, каже да ово омогућава брендовима да изврше прилагођавања у реалном времену и да су нове технологије, као што су праћење на више уређаја и праћење без колачића, побољшале тачност праћења уз истовремено смањење учесталости лажних активности.

Све у свему, Паул ДеЈарнатт, дигитални потпредседник НОВУС-а, агенције за планирање медија и куповину која је радила са Доллар Трее
ДЛТР
и ЛИДЛ, верује да ће увиди и разумевање публике надмашити циљање и технологију пошто колачићи треће стране (3П) буду депресирани и постаје изазовније спровести циљање сличног 3П на основу података о клијентима прве стране (1П). Иако признаје да су системи за куповину медија изграђени да би омогућили трговцима да искористе податке за подстицање циљања и персонализације, он саветује да коришћење искључиво података више није ефикасно и да је кључно анализирати и ценити квалитативне увиде купаца за изградњу стратегије огласа. ДеЈарнатт даље тврди да ће нови начин за проналажење публике бити путем уређаја и графикона публике различитих компанија, што је један од разлога зашто се издавачке компаније утркују у изградњи података који су усклађени са приватношћу, а који нису зависни од колачића, а који се затим могу упарити са 1П подацима оглашивача. како би се реплицирала та 3П скала и могућност сличности, глобално и локално - али на начин на који је потрошач одобрио употребу својих података.

ФорецастегиШта сам научио гледајући 7 сати Мета-иних самита о моделирању маркетинг микса
Размислите са Гоогле-омМодернизација вашег моделирања маркетинг микса – Размишљајте уз Гоогле