Měření marketingového ROI ve světě bez cookies
S blížícím se koncem podpory souborů cookies stojí marketéři před velkou výzvou: Jak měřit a optimalizovat marketingové aktivity, když techniky jako je atribuční modelovaní, které jsou postavené na datech o individuálních uživatelích (tzn. typicky cookies), už přestávají být spolehlivé?
Měření jako velká výzva pro marketéry
Jaká je skutečná ROI mých marketingových kanálů?
Zjistit skutečnou návratnost marketingových investic je čím dál tím obtížnější mj. kvůli omezování souborů cookies. Máme čím dál více mezer v datech, což vede k nepřesnému určení návratnosti investic marketingových kanálů a následně způsobuje špatná byznysová rozhodnutí. Jak tedy získat odpovědi na otázky jako např.:
- Jaká je návratnost investic do display reklamy a prospectingových kampaní?
- Do jakého média / u jakého publishera bychom měli navýšit nebo naopak snížit investice?
- Jaká je návratnost investic, když nemáme doměřeno 30 %+ uživatelů kvůli chybějícím souhlasům s měřením?
Zjistit skutečnou návratnost marketingových investic je čím dál tím obtížnější mj. kvůli omezování souborů cookies. Máme čím dál více mezer v datech, což vede k nepřesnému určení návratnosti investic marketingových kanálů a následně způsobuje špatná business rozhodnutí. Jak tedy získat odpovědi na otázky jako např.:
- Jaká je návratnost investic do display reklamy a prospectingových kampaní?
- Do jakého média / u jakého publishera bychom měli navýšit nebo naopak snížit investice?
- Jaká je návratnost investic, když nemáme doměřeno 30 %+ uživatelů kvůli chybějícím souhlasům s měřením?
Odpověď leží ve využití technik měření, které nejsou závislé na datech o konkrétních uživatelích (cookies) – jedním z příkladů je moderní automatizovaný marketing mix modelling (dále jako MMM). MMM je zcela nezávislé na cookies a je to dobře prověřený přístup, který je využíván největšími firmami k měření efektivnosti marketingu. Nové technologie zavedené v posledních několika letech navíc zpřístupnily MMM pro širší okruh inzerentů. MMM je metoda, která je v současné době doporučována společnostmi jako Meta (Facebook), Google nebo TikTok k měření jak krátkodobého, tak dlouhodobého efektu inzerce.
Co je marketing mix modelling?
Technika statistického modelování, která kvantifikuje vztah mezi investicemi do marketingového kanálu (a objemu zobrazení reklamy daného média – imprese, GRP,..) a jejich dopadem na cílovou metriku (obvykle tržby).
Klíčové benefity MMM v kostce:
- Optimalizace rozpočtu - MMM ukazuje optimální rozložení investic napříč kanály
- Nezávislost na cookies
- Zahrnuje online i offline kanály
- Dlouhodobý efekt - měří dlouhodobý efekt inzerce
MMM jako ověřený způsob měření marketingového ROI bez cookies
Proces implementace MMM
Příklad Direct-to-consumer inzerenta
1.
Struktura kanálů
Týden 1
Společně s klientem jsme zrevidovali jejich „channel grouping“ – s cílem zjistit strukturu marketingových kanálů (online i offline). Výsledkem bylo celkem 27 kanálů, kde například Facebook byl rozdělen do 5 různých podkanálů na základě cílení a přístupu ke kreativám (např. „Product Ads – Retargeting“ nebo „Main promotions – reach“ atd.).
2.
Napojení dat
Týden 1
Napojili jsme se ke všem reklamním platformám, abychom získali potřebná vstupní data – bez nutnosti jakékoli kapacity IT na straně klienta.
3.
Modelování
Týden 2
Následně jsme přešli do kroku přípravy modelování marketingového mixu a kalibrace. Využíváme nejmodenější techniky strojového učení (machine learning) a statistické modelování k přípravě modelu s vysokou přesností a prediktivní silou.
4.
Vizualizace
Týden 2
Příprava vizualizace v podobě dashboardu na míru dostupného ve webové aplikaci (alternativou jsou další hlavní BI nástroje jako Tableau, Looker / Google Data Studio, Power BI).
5.
Optimální rozložení budgetu
Týden 3
MMM řešení poskytuje nejen reporting aktuálního výkonu kanálů, ale také doporučí optimální rozložení marketingového rozpočtu mezi jednotlivé kanály. V tomto případě se jednalo o navýšešení tržeb o 14 % při stejném objemu investic – pouze s odlišnou alokací mezi jednotlivé kanály.
6.
"Always-On" řešení
Týden 3
Předávací workshop s klientem – první diskuze nad výsledky doporučení k optimalizaci jejich marketingového rozpočtu od našeho analytického týmu. Nová data jsou nyní automaticky stahována z platforem a model s výsledky je denně aktualizován.
Marketingový tým klienta má k dispozici “always-on” přehledy s přesnými a spolehlivými výsledky jejich kampaní, a to od brandingu po prospectingová videa až po “lower-funnel” retargeting a brandové vyhledávání.
Ukázka výsledků z MMM
Optimální vs aktuální rozložení nákladů i ROI po kanálech
Moderní MMM řešení reportují nejen aktuální ROI kanálů nebo kampaní, ale také doporučení na optimální rozložení marketingového rozpočtu. Můžete nastavit omezení pro každý kanál a nechat MMM řešení optimalizovat vaše ROI s ohledem na nastavená omezení a zlepšit tak celkovou efektivitu.
Moderní MMM zároveň fungují jako “always-on” softwarové aplikace (nebo “live” BI dashboardy), kde marketéři mohou vidět denní nebo týdenní aktualizované výsledky svých kampaní.
Kolik stojí Mi. MMM ?
Cenové nabídky
MMM Basic
-
Vhodné pro e-commerce firmy používající pouze online marketing
-
Automatizované MMM s denními aktualizacemi dat a modelu
-
Interaktivní Budget optimizer
-
Dashboardy na míru v Tableau, Looker Studiu nebo Power BI
-
Podpora přes e-mail
-
Bez nutnosti IT k implementaci
-
Data onboarding pro 20 nejpoužívanějších digitálních kanálů
MMM Plus
-
Vhodné pro inzerenty využívající i offline média (TV, OOH,...)
-
Vše z Basic. Plus:
-
Vše z digitálních kanálů včetně custom konektorů
-
Offline média
-
Efekty pricingu a slev modelovány
-
Externí faktory (konkurence, počasí, apod.)
-
Profit vs Sales Growth trade-off modelování
-
Denní model + update výsledků
-
Dedikovaný Customer Success Manager
MMM One-time
-
Vhodné pro ad hoc vyhodnocení efektivnosti marketingu
-
Jednorázová MMM analýza za vybrané období
-
Několik scénářů optimalizace rozpočtu
-
Komplexní analýza a doporučení pro váš marketingový tým
-
Workshop s diskuzi nad výsledky
-
Online dashboard s výsledky
MMM Enterprise
-
Pro větší týmy s individuálními analytickými potřebami
-
Několik cílových KPIs (tržby, profit, traffic, instalace aplikací,...)
-
Neomezené množství modelů (např. více značek, trhů nebo obchodních KPIs)
-
Další optimalizační úlohy na míru
-
Custom integrace s vašimi interními systémy
-
Dedikovaný konzultant / analytik
-
Enterprise-level SLA
FAQ
Více o marketing mix modellingu
Běžně je doporučováno mít alespoň 2 roky historických dat, nicméně byznysy, které nejsou zatíženi sezonalitou, mohou mít kratší historii.
Multi-touch attribution (MTA) se pro každou konverzi (objednávku, instalaci aplikace,…) snaží rekonstruovat kontaktní body (mohou to být kliknutí na reklamy, přímé návštěvy, zobrazení obsahových reklam atd.), které jí předcházely pro daného uživatele, a poté pomocí nějaké metody rozděluje kredit (zásluhy) za tuto konverzi na některé nebo všechny kontaktní body.
Modelování marketingového mixu (MMM) je metoda založená na statistickém modelování s cílem kvantifikovat vztah mezi marketingovými náklady (a/nebo mediálními metrikami jako jsou imprese nebo GRP) a cílovými metrikami – jako jsou tržby, počet nových zákazníků nebo počet instalací aplikace. MMM k řešení přistupuje „top-down“ metodou, tj. pracuje s agregovanými daty – jako jsou data o tržbách a investicích po dnech nebo týdnech – na úrovni marketingových kanálů a typů kampaní (online i offline). MMM nepotřebuje žádná data na úrovni individuálních uživatelů.
Obě metody mají stejný cíl měřit obchodní dopad marketingových kanálů a pomoci marketingovým manažerům efektivněji investovat svůj rozpočet.
Z technického hlediska zde není žádné minimum, nicméně jakmile investujete alespoň kolem 200tis Kč / měsíc do marketingu a využíváte několik marketingových kanálů, MMM pro vás bude pravděpodobně přínosné.
Marketing mix modelling zahrnuje další faktory než jsou média – jako je cenotvorba, makroekonomické faktory (inflace, vývoj trhu apod.), počasí, aktivity konkurence apod. Naproti tomu media mix modelling se soustředí pouze na média. V praxi se však oba pojmy často zaměňují.