Существует множество инструментов для оценки эффективности маркетинга и еще больше поставщиков решений на рынке. Верный подход обеспечит успех и рост вашего бизнеса. В этой статье вы узнаете, как правильно выбрать поставщика и применить моделирование маркетингового микса и атрибуцию чтобы достичь наилучших результатов.

Сейчас необходимость измерять эффективность маркетинга не вызывает сомнений, потому что статистика и аналитика более надежны, чем опыт и интуиция. Согласно опросу Gartner 2018г., в котором приняли участие 503 респондента из крупных компаний, использование стратегических оценок стимулирует более высокие экономические показатели. Это происходит, потому что качественная аналитика позволяет усовершенствовать процесс планирования и повысить ценность компании. Сейчас активно ведутся споры о том, какой инструмент наиболее подходит для оценки эффективности маркетинга. Еще один важный момент — это выбор правильных KPI, которые не должны идти в разрез с общей стратегией.

Использование стратегических оценок в маркетинге актуально по трем причинам:

• Значительное улучшение производительности;
• Увеличение стоимости рекламных площадок; например, цена за тысячу показов в пиковое время/прайм-тайм увеличилась на 43% за последние 5 лет. Чтобы оправдать растущие расходы или найти новые более эффективные каналы, прогрессивные маркетологи полагаются на инструменты, которые помогают обосновать выбор того или иного канала и убедить руководство инвестировать в определенные маркетинговые активности.
• Развитие маркетинговой аналитики. Согласно исследованию Gartner, 85% директоров по маркетингу планируют усовершенствовать аналитику и работу с данными в ближайшем будущем.
   

Маркетинг микс моделирование существует уже несколько десятилетий, помогая компаниям оценивать эффективность рекламы, но с расцветом онлайн медиа-площадок появился новый инструмент — омниканальная атрибуция. Эти два подхода имеют разные характеристики, поэтому кажется разумным объединить их в одно комплексное решение. Такую стратегию активно продвигали в основном те, кто продает панели данных, потому что атрибуция работает с детализированными данные на уровне отдельных клиентов. Некоторые поставщики привлекли много новых клиентов таким комплексным подходом, включив атрибуционные модели в свои предложения.  Как ни странно, этот шаг оказался ошибочным, и теперь маркетологи ищут более эффективный способ оценивать эффективность кампаний. Несмотря на то, что комплексный подход избавляет от необходимости работать с несколькими провайдерами и объединять несогласованные отчеты, он усложняет процессы планирования и внедрения. Согласно исследованию Бюро интерактивной рекламы (IAB) за 2019 год, в комплексных подходах основной результат — 80% — приходится на МММ, в то время как на атрибуцию приходится только 20%. Более того, результаты MMM и атрибуции часто значительно различаются, а комбинированная модель и вовсе может выдать нечто третье. Это не значит, что один из методов бесполезен. Опыт и цифры показывают, что их не нужно противопоставлять или объединять; правильным решением будет использовать их отдельно для наиболее подходящих задач, чтобы они могли дополнять друг друга. Далее вы найдете необходимую информацию, чтобы лучше понять сильные и слабые стороны этих двух инструментов, чтобы применять их наилучшим образом и выбрать идеального поставщика.

Моделирование маркетингового микса 

Это проверенный временем надежный инструмент, понятный маркетологам, который существует уже несколько десятилетий. Тот факт, что он не новый, не означает, что он неэффективен; передовые методы моделирования могут дать детализированные и применимые на практике аналитические результаты, поэтому его ошибочно считают медленным и ретроспективным. Такое мнение существует, потому что нет единого отраслевого стандарта, и широкий спектр MMM-решений различается по функциональности, скорости и степени детализации. Как показывают цифры выше, этот подход более полезен, чем атрибуция. Инструмент идеально подходит для стратегических измерений, поскольку он дает общую картину и показывает, эффективность отдельных маркетинговых активностей. В то же время результат моделирования становится более детализированным благодаря индивидуальной настройке и высококачественным, детализированным данным. Чем гранулярнее модель, тем дороже и сложнее ее построить. MMM может работать с многочисленными переменными и KPI одновременно. Оно учитывает все основные факторы, влияющие на продажи, такие как реклама, промоакции, сезонность, активности конкурентов и т. д., и охватывает офлайн-медиа (ТВ, радио, наружная реклама, точки продаж), что невозможно для атрибуции. Этот инструмент работает с агрегированными данными, поэтому законодательства в области персональных данных не ограничивают его функционал. Рекламодатели используют MMM не только для оценки эффективности маркетинговых активностей, но и для улучшения процессов планирования.

Однако у этого подхода есть некоторые ограничения:

• Масштаб: нет единого мнения о минимальной сумме маркетинговых инвестиций, но в случае AdoptoMedia, если компания тратит на рекламу менее 70 млн рублей в год, этого недостаточно для эффективного функционирования модели.
• Бюджет: поскольку аналитические инструменты обходятся недешево, ваш маркетинговый бюджет должен быть значительным, чтобы затраты на внедрение MMM были относительно невелики по сравнению с ним.
• Медиа-микс: ключевой элемент моделирования маркетингового микса — анализ вариаций в данных, поэтому оно будет работать только в том случае, если медиа-микс со временем меняется, потому что иначе анализировать будет нечего. В то же время, изменения не должны быть кардинальными, потому что в этом случае не будет стандарта для сравнительной оценки.
• Данные: для построения модели требуются исторические данные о маркетинговой деятельности и KPI за три года.
• Прозрачность: не все поставщики решений открыто говорят о том, как работают их модели, что затрудняет интерпретацию полученных результатов и планирование будущих кампаний.
   

Ограничения в основном касаются рекламодателей, которые хотят использовать этот подход, а именно не каждая компания подходит под вышеуказанные параметры, а значит не может использовать МММ. Но эти ограничения не заставляют нас усомниться в эффективности моделирования маркетингового микса в целом.

Омниканальая /Мультитач атрибуция

Атрибуция — это относительно новый инструмент, поэтому с ним знакомы меньше рекламодателей. Она наиболее эффективна для оценки цифровых кампаний и корректировок внутри канала. Учитывая, что в первые шесть месяцев 2019 года расходы на цифровую рекламу только в США составили 57,9 миллиарда долларов, согласно отчету IAB, этот инструмент должен быть очень полезным в настоящее время. Омниканальная атрибуция дает очень детализированный результат и тактические рекомендации для увеличения ROMI. Ограничения по масштабу маркетинговых активностей не значительны и атрибуцию можно применить в рамках одной кампании, поскольку она измеряет меньшее количество точек взаимодействия с клиентом. Ограничение, касающееся количества вариаций в медиа-миксе, также не распространяется на атрибуцию, но недостатки у этого подхода тоже имеются:

• Персональные данные: преимущество атрибуции, высокий уровень гранулярности/детализации, обернулось против нее, когда вступили в силу правовые ограничения на обмен персональными данными (GDPR и CCPA). Эти законы жестко ограничивают ее возможности. Например, для атрибуции сложно функционировать в закрытых платформах или walled gardens (Facebook, Google, Twitter). Более того, некоторые браузеры начинают использовать временные файлы cookie, что еще больше усложняет работу атрибуции. Чтобы найти выход из сложившейся ситуации бюро интерактивной рекламы в настоящее время работает над решением, которое удовлетворит как рекламодателей, так и потребителей, но когда оно появится, неизвестно.
• Сбор данных. Для создания рабочей атрибуционной модели требуются данные за 3-4 недели, но к тому времени, когда они собраны, кампании обычно заканчиваются, поскольку в среднем кампании медийной рекламы длятся не больше месяца. Чтобы иметь возможность применять данные, которые вы собираете, такая реклама должна показываться непрерывно в течение года, что слишком дорого.
• Идентификация пользователей. Несмотря на то, что атрибуция отслеживает каждого клиента индивидуально,эти данные хранятся не более 2-3 недель, что во многих случаях недостаточно. Таким образом, если между первым взаимодействием и конверсией пройдет более 3 недель, алгоритм рассмотрит эти действия, как выполненные разными людьми. Еще одна проблема — это объединение точек взаимодействия на разных устройствах в единый путь клиента.
• Офлайн метрики: Атрибуция  изначально предназначалась для цифровой сферы, поэтому она обычно не охватывает офлайн точки взаимодействия. В модель можно добавить офлайн KPI, но процесс довольно сложный и увеличивает вероятность ошибки.
• Отсутствие стандартов: Поскольку это относительно новый подход, нет отраслевых стандартов, с помощью которых можно было бы проверить его качество.
• Прозрачность: Рекламодатели не очень хорошо понимают, как работает омниканальная атрибуция, так как она недостаточно прозрачна.
• KPI: атрибуция может работать только с ограниченным количеством KPI.
   

Как видите, омниканальная атрибуция весьма проблематичный подход. Большинство маркетологов сходятся во мнении, что бессмысленно использовать только атрибуцию, потому что компании обычно применяют комплексный медиамикс, который включает офлайн и цифровые каналы.

Эти два инструмента совершенно разные, но у них есть и некоторые общие черты, оба подхода обходятся недешево, требуют высококачественных данных для получения точных результатов и опытных экспертов, которые могут интерпретировать результаты и принимать решения на их основе. В некоторых компаниях с моделированием маркетингового микса и омниканальной атрибуцией работают разные команды, которые изучают результаты отдельно и не сотрудничают. На графике ниже вы можете увидеть, какой подход более широко используется среди респондентов IAB.

Теперь, когда вы достаточно знаете об этих подходах, можно выбрать поставщика. При этом следует обратить внимание на четыре аспекта.

1. Отраслевой/Вертикальный опыт: если поставщик хорошо знаком с вашим бизнесом, он сможет лучше анализировать процессы и результаты, поэтому следует искать кого-то, кто имеет опыт в вашей сфере. Это не значит, что вы не должны работать с провайдером, если он новичок в вашей области, но в таком случае для внедрения решения потребуется больше времени. Например, AdoptoMedia имеет большой опыт работы с банками и телекоммуникационными компаниями. Если вы работаете в одной из этих сфер, мы можем быстро построить модель и адаптировать ее под ваши конкретные запросы.
2. Прозрачность подхода к моделированию: если поставщик объяснит, как строится и работает модель, вы сможете лучше понять результаты и ограничения. В AdoptoMedia алгоритмы модели и верификационные тесты полностью доступны заказчику.
3. Детализация, точность и доступ к данным. Вам следует обговорить, как происходит сбор данных, партнерские соглашения, детализацию данных и верификацию моделей. AdoptoMedia дает практические рекомендации на уровне филиалов компании. Модель перед началом эксплуатации проходит более 20 статистических тестов, поэтому результаты очень точны.
4. Практическое применение результатов: недостаточно просто понять, что произошло, сегодня аналитика должна дать представление о том, как оптимизировать маркетинговую стратегию и планирование. AdoptoMedia предлагает решение, которое позволяет увеличить ROMI до 30%.
    

AdoptoMedia предлагает высокоэффективное решение, сочетающее в себе передовые технологии MMM и AI, которые позволяют быстрее создавать модели и адаптировать их под задачи клиента. Наши модели могут одновременно работать со многими переменными и KPI, что позволяет проводить комплексный анализ маркетинговых активностей. Мы даем заказчику доступ к алгоритмам модели и верификационным тестам, а также можем помочь вам создать прозрачное in-house агентство полного цикла с нашими модулями медиабиллинга и управления медиапланом. С нами вы можете отслеживать маркетинговые процессы от планирования до исполнения и легко проверять их на соответствие соглашениям. Наша гибкая платформа CheckMedia Solution легко интегрируется в существующую ИТ-инфраструктуру и решает задачи на стратегическом и тактическом уровне. Платформа проста в эксплуатации, поэтому после внедрения вы сможете сами управлять ею. Передовые технологии AI обеспечивают автоматическую перестройку моделей ROMI при загрузке новых данных. Если модель перестает проходить статистические тесты или ситуация на рынке резко изменилась, аналитики настроят модель, и она продолжит функционировать должным образом. AdoptoMedia может прогнозировать ROMI и отслеживать его в режиме реального времени. С нашей платформой вы можете оптимизировать маркетинговые расходы, принимать решения на основе данных, и достичь необходимого уровня прозрачности маркетинговых процессов.