За последние 40 лет процесс оптимизация маркетингового микса существенно изменился: модели совершенствовались и становились с каждым разом более эффективными, подстраиваясь под возникающие бизнес задачи. С появлением множества новых каналов продвижения проблема оптимального распределения бюджета стала еще более актуальной. Совместив высококачественные данные с улучшенными методами оптимизации, можно быстро реагировать на изменения в поведении потребителей и создавать более таргетированную рекламу. Сотрудничество с Facebook позволило Accenture успешно внедрить более гранулярные данные в модели оптимизации, не нарушая общее положение о защите данных (GDPR).

Как это работает? Сначала Facebook собирает результаты рекламных кампаний на своей платформе, получает согласие пользователя на их использование и передает агрегированные данные Accenture. Они позволяют реагировать на изменения практически в реальном времени, создавать актуальные медиамиксы и корректировать их. Еще одним преимуществом этого партнерства является доступ к геоданным, которые увеличивают эффективность геотаргетинга.

Давайте вернемся к примеру ToyCo. В первой части исследования демонстрируется, как они используют различные модели оптимизации маркетингового микса, а теперь мы увидим, как в их случае были использованы данные от Facebook. Это крупная компания с магазинами по всей стране, которая использует общий медиаплан на национальном уровне, поэтому эффективность рекламных кампаний также измеряется на национальном уровне. Недостаток этого подхода в том, что он ограничивает возможности по закупке таргетированной рекламы. Accenture использует детализированные данные от Facebook для создания 210 региональных моделей, а затем сравнивает их агрегированные результаты с результатом модели на уровне страны.  Для экспериментальной модели они использовали данные о маркетинге и продажах с мая 2014 года по апрель 2017 года.  На диаграмме ниже вы видите первоначальное распределение бюджета ToyCo по рекламным каналам.

Как любая крупная компания, она использует различные маркетинговые инструменты, но примечательно, что бюджет между ними распределен неравномерно. Мы видим, что на промоакции и ТВ рекламу вместе приходится 83% бюджета, а значит расходы на другие способы продвижения могут быть увеличены за счет этих двух каналов без существенного влияния на их результативность.

Accenture отдельно показывает долю рекламы в Facebook (всего 0,05% от общего бюджета) для более наглядной демонстрации результата исследования. Учитывая, какими незначительными были расходы на рекламу в Facebook, неудивительно, что отдача от этих инвестиций была одной из самых низких в национальной модели. А большее количество дополнительных продаж, генерируемых ТВ рекламой и промоакциями, объясняется их долей в рекламном бюджете. Однако, по сравнению с другими рекламными каналами, отдача от Facebook была очень многообещающей, что можно сказать и об интернет рекламе в целом.

Наиболее важным преимуществом региональной модели является то, что она показывает эффективность рекламы в Facebook в каждом отдельном регионе. На диаграмме ниже размер кругов показывает относительную рентабельность маркетинговых инвестиций (ROMI), а цвет – уровень расходов на рекламу в Facebook в этом регионе. Видно, что несмотря на более низкие инвестиции по сравнению с Нью-Джерси, прирост продаж в Монтане  был гораздо выше. Маркетологи могут использовать эту информацию для определения региональных тенденций и оптимизации маркетинговых стратегий.

Даже если результаты варьируются по регионам, агрегированные данные этой модели незначительно отличаются от национальной модели. Это означает, что они обе довольно точны, но с использованием большего объема детализированных данных региональные модели становятся более эффективными. Accenture рассчитал среднюю абсолютную ошибку (MAPE) каждой модели, и этот показатель должен быть менее 5%. MAPE национальной модели составил 4,8%, а MAPE агрегированных результатов региональных моделей – 4,2%, что на 12,5% лучше.

Как же можно использовать более высокую точность региональной модели для оптимизации медиа-миска ToyCo? На основе полученных коэффициентов программа предлагает улучшенный медиамикс. Обычно клиент заранее устанавливает ограничения, которые позволяют программе изменять долю бюджета для любого рекламного канала в пределах определенного диапазона, но в данном исследовании ограничение устанавливается только для ТВ рекламы, чтобы полностью продемонстрировать потенциал модели. В результате можно будет значительно увеличить инвестиции в такие каналы как Facebook, если программа оптимизации сочтет это необходимым. Стоит отметить, что такой неконтролируемый рост не идеален и не практичен, и в этом случае он допускается только чтобы продемонстрировать, как более точная модель на региональном уровне может привести к изменениям в маркетинговой стратегии компании.

На приведенном выше графике сравниваются две рекомендации по оптимизации маркетингового микса, основанные на результатах национальной и региональной моделей. Поскольку региональная модель зафиксировала более высокий прирост продаж, генерируемый рекламой в Facebook, после оптимизации рекомендуется больше инвестировать в этот канал, чем на основе результатов национальной модели. Первоначально инвестиции в Facebook составляли только 0,05% от общего рекламного бюджета; по результатам национальной модели эту долю следует увеличить до 2,0%, а по результатам региональной модели – до 5,2%. Два предложенных медиамикса показали разные результаты. Медиа-микс, полученный благодаря оптимизации на региональном уровне, привел к росту продаж на 2,9%, а на национальном уровне – к росту на 0,9%. Хотя общий маркетинговый бюджет не изменился, перераспределение между рекламными каналами продемонстрировало эффективность рекламы в Facebook. Это позволит компаниям стратегически планировать закупку интернет рекламы и увеличить рентабельность маркетинговых инвестиций. Таким образом, детализированные данные позволяют создавать более точные модели, и их можно применять не только к Facebook, но и к другим цифровым каналам. Такие региональные модели должны стать новым стандартом в отрасли для анализа и оптимизации маркетинговых стратегий даже для компаний, работающих на национальном уровне, так как региональные модели в целом оказались более точными. Поскольку медиаканалы становятся все более таргетированными и персонализированными, маркетологи должны научиться использовать это в своих интересах.

AdoptoMedia успешно применяет наиболее точные и эффективные эконометрические модели для оценки и оптимизации маркетингового микса. Благодаря CheckMedia Solution вы можете автоматически оценивать эффективность отдельных каналов рекламы и маркетинговых инструментов в разбивке по регионам и продуктам, выявить неэффективные способы продвижения и отказаться от них. Благодаря CheckMedia Solution можно оптимизировать рекламную кампанию по ходу ее реализации, чтобы подстроиться под меняющуюся динамику рынка и увеличить рентабельность маркетинговых инвестиций (ROMI) на 10-30%. Передовые технологии AI позволяют автоматически перестраивать модели ROMI при загрузке новых данных.